Сдача сзв м в 2018 году: образец заполнения, сроки сдачи, штраф

Содержание

Форма СЗВ-М за октябрь 2018 года: заполнение и сдача

Практика показывает, что форма СЗВ-М за октябрь 2018 года вызывает вопросы. Хотя бы потому, что многие наслышаны о недавних изменениях, которые повлияли на заполнение и сдачу этого отчёта. Вводим в курс дела, напоминаем о крайнем сроке представления сведений о застрахованных и приводим пример заполненного по всем правилам октябрьского бланка, который можно бесплатно скачать.

О ком сообщить в ПФР

В данный отчет за октябрь 2018 года включите всех физлиц, с которыми в минувшем октябре действовали договоры, связанные с выплатой вознаграждений в их адрес. Речь идёт о средствах, которые подлежат пенсионному страхованию.

Как вы понимаете, речь идет не только о трудовых договорах, но и о гражданско-правовых, авторских, лицензионных и др.

Если фирма в октябре заключала с сотрудником договор купли-продажи или аренды имущества (авто и др.), то вносить данные на этого человека в октябрьскую СЗВ-М не нужно.

Главное – факт действия в октябре указанного договора с физлицом. Даже если это был всего 1 день. Были выплаты по договорам или нет – значения не имеет.

ВНИМАНИЕ

Если в октябре были только выплаты, а договор уже прекратил действовать ранее, то включать получателя платежей в СЗВ-М не нужно.

Какой использовать бланк

Сама форма СЗВ-М за октябрь 2018 года не поменялась и выглядит следующим образом:

Этот бланк утверждён постановлением Правления Пенсионного фонда от 01.02.2016 № 83п. Как таковых правил его заполнения нет. Считается, что всё и так понятно; пояснения вытекают из самой формы.

Также см. «Порядок заполнения СЗВ-М в 2018 году».

Когда успеть сдать

В отношении СЗВ-М за октябрь-2018 сроки подачи этого отчёта в ПФР по закону следующие – не позже 15-го ноября. Это будет обычный рабочий день – четверг.

Новшества, которые надо учитывать

Если Фонд нашел ошибку в СЗВ-М, он дает организации 5 дней, чтобы без штрафа внести коррективы. Последние изменения в СЗВ-М с октября 2018 года говорят пока не в пользу нанимателей. С 1 октября в этом порядке можно уточнять только сведения о тех, кого проверяющие внесли в уведомление. К «забытым» в отчете сотрудникам это не относится.

Еще неприятное новое в СЗВ-М с октября 2018 года заключается в позиции ПФР, согласно которой отчётную форму после окончания срока сдачи нельзя дополнять даже тогда, когда организация нашла ошибку

раньше контролеров.

По мнению Верховного Суда РФ, наказывать страхователя за самостоятельное дополнение СЗВ-М нельзя (определение от 05.09.2018 № 303-КГ18-5702). Поэтому в случае штрафа (500 р. за каждого физика) шансы оспорить его в суде очень высоки.

С 1 октября 2018 года Инструкция для ПФР по персонифицированному учету действует в новой редакции (утв. приказом Минтруда от 21.12.2016 № 766н в редакции приказа от 14.06.2018 № 385н.). Главная поправка в том, что с этой даты отчеты СЗВ-М и СЗВ-СТАЖ теперь недостаточно просто направить в Фонд. ПФР также должен их

принять.

Также см. «Инструкция по заполнению формы СЗВ-М в 2018 году».

Поэтому, если в отношении СЗВ-М не приходит подтверждение за октябрь 2018 года, значит, её нельзя считать сданной. Пробуйте ещё раз и/или связывайтесь с вашим ПФР. Иначе без квитанции о приёме велик шанс попасть на штраф за непредставление формы.

Механизм следующий:

  1. После отправки СЗВ-М страхователь получает из ПФР квитанцию о доставке отчетности.
  2. Далее Фонд направляет протокол контроля сведений (не позже 1 рабочего дня, который идёт за днем сдачи отчета).
  3. Страхователь в ответ на сообщения из ПФР должен отправить квитанцию о доставке протокола контроля, подписанную ЭЦП.

Подробнее об этом см. «С 1 октября действуют новые требования сдачи СЗВ-М: что изменилось?».

Пример заполнения

Далее показан пример заполнения бланка СЗВ-М за октябрь 2018 года.

Как видно – ничего сложного. Главное, точно указать отчётный месяц – № 10 и не забыть обо всех застрахованных. Даже если вся компания – это один гендир и он же единственный учредитель (письмо Минтруда от 16.03.2018 № 17-4/10/В-1846).

Также см. «Должны ли ИП без работников сдавать СЗВ-М в 2018 году».

С нашего сайта бесплатно скачать этот пример заполнения СЗВ-М за октябрь 2018 года можно по прямой ссылке SZV-M-za-octyabr-2018-obrazec-zapolnenia-skachat.

Форму СЗВ-М на 25 человек и больше сдают в электронном виде. Если застрахованных при организации меньше, то отчет можно сдать на бумаге (п. 2 ст. 8 Закона № 27-ФЗ).

СЗВ-М на учредителя | Современный предприниматель

Сведения о застрахованных лицах (форма СЗВ-М) ежемесячно подаются всеми страхователями в свое отделение ПФР. В форму включаются работники, с которыми в отчетном месяце действовали, заключались или расторгались трудовые и гражданско-правовые договоры, на выплаты по которым должны начисляться страховые «пенсионные» взносы. А нужно ли сдавать СЗВ-М на единственного учредителя компании, в том числе той, в которой вообще нет сотрудников и не ведется никакая деятельность? Разберемся в этом вопросе.

Нужно ли сдавать СЗВ-М на учредителя – разъяснения Минтруда

Создать организацию, став ее учредителем, могут как юрлица, так и граждане. Физлицо вполне может быть единственным учредителем компании и не нанимать сотрудников, исполняя при этом все функции руководителя. Заключать трудовой договор с самим собой такой учредитель не обязан, но как быть со сведениями СЗВ-М на учредителя без договора?

Согласно п. 1 ст. 7 закона «Об обязательном пенсионном страховании» от 15.12.2001 № 167-ФЗ, единственный участник компании, он же ее руководитель, является застрахованным лицом, таким же, как работники по трудовому договору. Трудовые отношения здесь возникают по факту допущения к работе с ведома работодателя, даже без оформления трудового договора, что не противоречит ст. 16 ТК РФ (разъяснения Минтруда РФ в письме от 16.03.2018 № 17-4/10/В-1846).

Как следует из данного разъяснения, СЗВ-М на учредителя без трудового договора подавать надо, поскольку он является застрахованным лицом. Кроме того, на учредителя-руководителя придется сдавать и ежегодную форму СЗВ-СТАЖ.

Сведения подаются и на учредителя, не являющегося единственным, но на которого другими участниками были возложены функции руководства без заключения трудового или иного договора.

Надо ли сдавать СЗВ-М на учредителей: требования ПФР

Позиция Пенсионного фонда в этом вопросе менялась неоднократно с самого начала, едва новая отчетность вступила в силу. Так, в мае 2016 г. ПФР разъяснил, что единственный участник-руководитель относится к работающим лицам, у которых образуются пенсионные права, а значит, о них нужно подавать сведения СЗВ-М (письмо ПФР от 06.05.2016 № 08-22/6356).

Чуть позже, в июле того же года, от ПФР поступило новое разъяснение: СЗВ-М на директора-единственного учредителя, который действует без заключения договора (трудового или ГПХ) и не получает от организации никаких выплат, подавать все же не требуется (письмо ПФР от 13.07.2016 № ЛЧ-08-26/9856).

И вот, в 2018 году, Пенсионный фонд определился: сведения на учредителя – руководителя подавать нужно в любом случае. Основанием для такого вывода послужило вышеупомянутое письмо Минтруда № 17-4/10/В-1846, которое ПФР сопроводил своим письмом от 29.03.2018 № ЛЧ-08-24/5721.

СЗВ-М на учредителей – 2018

Таким образом, начиная с апрельской отчетности 2018г., даже если в компании отсутствуют работники, и она не ведет хоздеятельность:

  • подается СЗВ-М на учредителя – единственного участника, исполняющего обязанности руководителя без заключения трудового или ГПХ-договора,
  • подается СЗВ-М на одного из учредителей – не единственного участника, на которого другими учредителями компании возложены обязанности руководителя без заключения договора (гражданско-правового или трудового).

Подавать в ПФР (в том числе на учредителя – «директора без зарплаты») СЗВ-М необходимо ежемесячно, соблюдая срок – 15 число месяца, следующего за отчетным. Не позже 01.03.2019 г., по итогам 2018 года, на указанных лиц также нужно будет предоставить форму СЗВ-СТАЖ.

Нужно ли подавать СЗВ-М на учредителя — не директора

Если учредителями юрлица являются несколько граждан, не являющихся одновременно ее работниками, перечисленная выше отчетность подается в ПФР только в отношении того из них, кто является руководителем компании. Заполнять СЗВ-М на учредителя (не сотрудника), на которого не возлагались обязанности руководства, не нужно.

Официальный сайт Володарского муниципального района Нижегородской области

14.09.2021

Роспотребнадзор в рамках проекта «Здоровое питание» объявляет о запуске нового многофункционального сервиса по подбору программ питания, профилактики и оздоровления «4 СЕЗОНА ТАРЕЛКА ЗДОРОВОГО ЧЕЛОВЕКА»…

14.09.2021

Лекция по правилам безопасного поведения на железной дороге

14.09.2021

Популярность возмездных услуг, предоставляемых Кадастровой палатой, растёт с каждым днём…

13.09.2021

Роспотребнадзор напоминает, что специфический иммунитет, полученный после вакцинации в детском возрасте, ослабевает спустя годы. Это означает, что делать прививки необходимо не только детям, но и взрослым.

13.08.2021

По состоянию на 13.08.2021 года отмечены следующие тенденции на рынке труда Володарского района:

13.09.2021

По данным ФГБУ «Верхне-Волжское УГМС», в период с 14 по 17 сентября 2021 г. местами по Нижегородской области сохранится чрезвычайная (5 класс) пожароопасность лесов и торфяников.

10.09.2021

10 сентября 2021 года состоялось заседание комиссии по координации работы по противодействию коррупции в Володарском муниципальном районе Нижегородской области…

10.09.2021

По данным ФГБУ «Верхне-Волжское УГМС», в период с 11 по 13 сентября 2021 г. местами по Нижегородской области сохранится чрезвычайная (5 класс) и высокая (4 класс) пожароопасность лесов и торфяников

10.09.2021

Завтра, 11 сентября 2021 года, в 16:00 в ДК «Юбилейный» состоится выступление ансамбля песни и пляски Западного военного округа г.Санкт-Петербурга. Вход свободный. Приглашаем вас!

10.09.2021

«Прямую» телефонную линию по вопросам профилактики мошенничества проведет 13 сентября 2021 года начальник ОМВД России по Володарскому району подполковник полиции Кутьенков Вячеслав Геннадьевич

10.09.2021

Дзержинская дистанция пути сообщает, что в связи с необходимостью производства работ на охраняемом железнодорожном переезде 392 км перегона Сейма-Желнино, движение автотранспорта 13 сентября 2021 г. с 08 -00 часов до 17-00 14 сентября 2021 года будет закрыто.

09.09.2021

Особенностью эпидемического сезона по гриппу в 2020-2021гг. явилась одновременная циркуляция вирусов гриппа и вируса SaRS-CoV-2, что обусловило возможность возникновения случаев микст-инфекции COVID-19 и гриппа, повышая риски для здоровья населения

09.09.2021

Двенадцатая в истории России перепись населения пройдет в принципиально новом цифровом формате

09.09.2021

10 сентября с 12.00 до 15.30 час в территориальном отделе Управления Роспотребнадзора по Нижегородской области в городском округе город Дзержинск, Володарском районе по адресу г.Дзержинск, пр-т Дзержинского, 19 А будет проведена акция «День открытых дверей для предпринимателей»

08.09.2021

По данным ФГБУ «Верхне-Волжское УГМС», в ближайшие 1-3 часа 8 сентября 2021 г. местами по Нижегородской области и г. Нижнему Новгороду ожидается усиление юго-западного, западного ветра порывами 13-18 м/с с сохранением ночью и днем 9 сентября.

08.09.2021

Отряд занимается поиском пропавших людей в природной и городской среде, предупреждением опасных ситуаций, в которых человеку необходима помощь спасателей и конечно же детской безопасностью

08.09.2021

Ежегодно в Российской Федерации регистрируется порядка 1 тысячи пострадавших от отравления грибами, около 30 случаев заканчивается летальными исходами

07.09.2021

В четверг 02 сентября 2021 года Гарбур Данила Евгеньевич, Пасторова Марина Игоревна, Гурчвк Александр Романович, Курганова Мария Андреевна стали счастливыми обладателями квартир, которые приобрела администрация Володарского муниципального района Нижегородской области за счёт субвенций из областного и федерального бюджетов

Машинный алгоритм опорных векторов в машинном обучении

Примечание: эта статья была первоначально опубликована 6 октября 2015 г. и обновлена ​​13 сентября 2017 г.

Обзор
  • Объяснение машины опорных векторов (SVM), популярного алгоритма машинного обучения или классификации
  • Реализация SVM на R и Python
  • Узнайте о плюсах и минусах машин опорных векторов (SVM) и их различных приложений.

Введение

Освоение алгоритмов машинного обучения — это вовсе не миф.Большинство новичков начинают с изучения регрессии. Его легко изучить и использовать, но решает ли это нашу цель? Конечно, нет! Потому что вы можете сделать гораздо больше, чем просто регресс!

Думайте об алгоритмах машинного обучения как об арсенале, заполненном топорами, мечами, клинками, луками, кинжалами и т. Д. У вас есть различные инструменты, но вы должны научиться использовать их в нужное время. В качестве аналогии подумайте о «регрессии» как о мече, способном эффективно разрезать и разрезать данные, но неспособном работать с очень сложными данными.Напротив, «машины опорных векторов» похожи на острый нож: они работают с небольшими наборами данных, но со сложными они могут быть намного сильнее и мощнее при построении моделей машинного обучения.

Надеюсь, вы уже освоили случайный лес, наивный байесовский алгоритм и ансамблевое моделирование. Если нет, я предлагаю вам выделить несколько минут и также прочитать о них. В этой статье я расскажу вам об основах, чтобы получить дополнительные знания о важнейшем алгоритме машинного обучения, поддерживающем векторные машины.

Вы можете узнать о машинах опорных векторов в формате курса здесь (это бесплатно!):

Если вы новичок и хотите начать свой путь в науке о данных, вы попали в нужное место! Ознакомьтесь с нижеприведенными комплексными курсами, подготовленными отраслевыми экспертами, которые мы создали специально для вас:

Общие сведения об алгоритме машины опорных векторов из примеров (вместе с кодом)

Содержание

  1. Что такое машина опорных векторов?
  2. Как это работает?
  3. Как реализовать SVM в Python и R?
  4. Как настроить параметры SVM?
  5. Плюсы и минусы SVM

Что такое машина опорных векторов?

«Машина опорных векторов» (SVM) — это управляемый алгоритм машинного обучения, который можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии.Однако чаще всего он используется в задачах классификации. В алгоритме SVM мы рисуем каждый элемент данных как точку в n-мерном пространстве (где n — количество имеющихся у вас функций), причем значение каждой функции является значением конкретной координаты. Затем мы выполняем классификацию, находя гиперплоскость, которая очень хорошо различает два класса (см. Снимок ниже).

Опорные векторы — это просто координаты индивидуального наблюдения. Классификатор SVM — это граница, которая лучше всего разделяет два класса (гиперплоскость / линия).

Вы можете посмотреть на опорные векторные машины и несколько примеров их работы здесь.

Как это работает?

Выше мы привыкли к процессу разделения двух классов с помощью гиперплоскости. Теперь животрепещущий вопрос: «Как мы можем определить правильную гиперплоскость?». Не волнуйтесь, это не так сложно, как вы думаете!

Давайте разберемся:

  • Определите правую гиперплоскость (сценарий 1): Здесь у нас есть три гиперплоскости (A, B и C).Теперь определите правую гиперплоскость для классификации звезд и кругов.
    Вам необходимо запомнить правило большого пальца, чтобы определить правую гиперплоскость: «Выберите гиперплоскость, которая лучше разделяет два класса». В этом сценарии гиперплоскость «B» отлично справилась с этой задачей.
  • Определите правую гиперплоскость (сценарий 2): Здесь у нас есть три гиперплоскости (A, B и C), и все они хорошо разделяют классы. Итак, как мы можем определить правильную гиперплоскость?

    Здесь максимальное увеличение расстояний между ближайшей точкой данных (любого класса) и гиперплоскостью поможет нам выбрать правильную гиперплоскость.Это расстояние называется Маржа . Давайте посмотрим на снимок ниже:
    Выше вы можете видеть, что запас для гиперплоскости C высок по сравнению с A и B. Следовательно, мы называем правую гиперплоскость C. -самолет с большим запасом прочности. Если мы выберем гиперплоскость с низким запасом, высока вероятность ошибки в классификации.

  • Определите правую гиперплоскость (сценарий 3): Подсказка: Используйте правила, описанные в предыдущем разделе, для определения правой гиперплоскости

Некоторые из вас, возможно, выбрали гиперплоскость B , поскольку она имеет более высокий запас по сравнению с A. Но вот загвоздка: SVM выбирает гиперплоскость, которая точно классифицирует классы до максимизации маржи. Здесь гиперплоскость B имеет ошибку классификации, и A классифицирует все правильно. Следовательно, правая гиперплоскость равна A.

  • Можем ли мы классифицировать два класса (Сценарий-4) ?: Ниже я не могу разделить два класса, используя прямую линию, поскольку одна из звезд находится на территории другого (кружка) класса как выброс.
    Как я уже упоминал, одна звезда на другом конце похожа на выброс для звездного класса.Алгоритм SVM позволяет игнорировать выбросы и находить гиперплоскость с максимальным запасом. Следовательно, мы можем сказать, что классификация SVM устойчива к выбросам.
  • Найдите гиперплоскость для разделения на классы (Сценарий 5): В приведенном ниже сценарии у нас не может быть линейной гиперплоскости между двумя классами, так как же SVM классифицирует эти два класса? До сих пор мы рассматривали только линейную гиперплоскость.
    SVM может решить эту проблему.2. Теперь изобразим точки данных по осям x и z:

    На приведенном выше графике необходимо учитывать следующие точки:
    • Все значения для z всегда будут положительными, потому что z — это квадрат суммы как x, так и y
    • На исходном графике красные круги появляются рядом с началом координат осей x и y, что приводит к более низкому значению z, а звездочка относительно удаленной от исходной точки результата к более высокому значению z.

    В классификаторе SVM легко создать линейную гиперплоскость между этими двумя классами.Но возникает еще один животрепещущий вопрос: нужно ли добавлять эту функцию вручную, чтобы получить гиперплоскость? Нет, в алгоритме SVM есть метод, называемый трюком ядра . Ядро SVM — это функция, которая берет низкоразмерное входное пространство и преобразует его в более высокомерное пространство, то есть преобразует неразложимую проблему в разделяемую проблему. Это в основном полезно в задаче нелинейного разделения. Проще говоря, он выполняет несколько чрезвычайно сложных преобразований данных, а затем обнаруживает процесс разделения данных на основе меток или выходных данных, которые вы определили.

    Когда мы смотрим на гиперплоскость в исходном пространстве ввода, она выглядит как круг:

Теперь давайте посмотрим на методы применения алгоритма классификатора SVM в задачах науки о данных.

Вы также можете узнать о работе машины опорных векторов в видеоформате из этого сертификата по машинному обучению.

Как реализовать SVM в Python и R?

В Python scikit-learn — широко используемая библиотека для реализации алгоритмов машинного обучения.SVM также доступен в библиотеке scikit-learn, и мы следуем той же структуре для ее использования (библиотека импорта, создание объекта, подгонка модели и прогнозирование).

Теперь давайте посмотрим на постановку реальной проблемы и набор данных, чтобы понять, как применять SVM для классификации

Постановка проблемы

Компания Dream Housing Finance занимается всеми жилищными кредитами. Они представлены во всех городских, полугородских и сельских районах. Клиент сначала подает заявку на получение жилищного кредита, после чего компания подтверждает право клиента на получение кредита.

Компания хочет автоматизировать процесс определения права на получение кредита (в режиме реального времени) на основе сведений о клиенте, предоставленных при заполнении онлайн-формы заявки. Эти данные включают пол, семейное положение, образование, количество иждивенцев, доход, размер ссуды, кредитную историю и другие. Чтобы автоматизировать этот процесс, они поставили задачу определить сегменты клиентов, которые имеют право на получение кредита, чтобы они могли конкретно ориентироваться на этих клиентов. Здесь они предоставили частичный набор данных.

Используйте окно кодирования ниже, чтобы предсказать право на получение ссуды по набору тестов. Попробуйте изменить гиперпараметры линейной SVM, чтобы повысить точность.

Код машины опорных векторов (SVM) в R

Пакет e1071 в R используется для легкого создания машин опорных векторов. Он имеет вспомогательные функции, а также код для наивного байесовского классификатора. При создании машины опорных векторов в R и Python используются аналогичные подходы, давайте теперь посмотрим на следующий код:

 # Импорт библиотеки
require (e1071) # Содержит SVM
Поезд <- читать.csv (file.choose ())
Тест <- read.csv (file.choose ())
# существуют различные варианты, связанные с обучением SVM; например, изменение ядра, гаммы и значения C.

# создать модель
модель <- svm (Target ~ Predictor1 + Predictor2 + Predictor3, data = Train, kernel = 'linear', gamma = 0.2, cost = 100)

#Predict Output
предс <- предсказать (модель, тест)
стол (предс) 

Как настроить параметры SVM?

Настройка значений параметров для алгоритмов машинного обучения эффективно улучшает производительность модели.Давайте посмотрим на список параметров, доступных в SVM.

 sklearn.svm.SVC ( C = 1.0 ,  kernel = 'rbf' ,  градусов = 3 ,  gamma = 0.0 ,  coef0 = 0.0 ,  сжатие = True ,  вероятность = False  ,  tol = 0,001 ,  cache_size = 200 ,  class_weight = None ,  verbose = False ,  max_iter = -1 ,  random_state = None ) 

Я собираюсь обсудить некоторые важные параметры, оказывающие большее влияние на производительность модели: «ядро», «гамма» и «C».

ядро ​​: Мы уже обсуждали это. Здесь у нас есть различные варианты, доступные с ядром, такие как «linear», «rbf», «poly» и другие (значение по умолчанию - «rbf»). Здесь «rbf» и «poly» полезны для нелинейной гиперплоскости. Давайте посмотрим на пример, где мы использовали линейное ядро ​​для двух характеристик набора данных радужной оболочки глаза, чтобы классифицировать их класс.

Код машины опорных векторов (SVM) в Python

Пример: Имеет линейное ядро ​​SVM

 импортировать numpy как np
import matplotlib.pyplot как plt
из sklearn import svm, датасеты 
 # импортируем данные для игры
iris = datasets.load_iris ()
X = iris.data [:,: 2] # мы берем только первые две функции. Мы могли бы
 # избегаем этого уродливого среза, используя двумерный набор данных
y = iris.target 
 # создаем экземпляр SVM и подгоняем данные. Мы не масштабируем наши
# data, поскольку мы хотим построить опорные векторы
C = 1.0 # Параметр регуляризации SVM
svc = svm.SVC (ядро = 'linear', C = 1, gamma = 0).подходит (X, y) 
 # создать сетку для печати
x_min, x_max = X [:, 0] .min () - 1, X [:, 0] .max () + 1
y_min, y_max = X [:, 1] .min () - 1, X [:, 1] .max () + 1
h = (x_max / x_min) / 100
xx, yy = np.meshgrid (np.arange (x_min, x_max, h),
 np.arange (y_min, y_max, h)) 
 участок участка (1, 1, 1)
Z = svc.predict (np.c_ [xx.ravel (), yy.ravel ()])
Z = Z.reshape (xx.shape)
plt.contourf (xx, yy, Z, cmap = plt.cm.Paired, alpha = 0.8) 
 plt.scatter (X [:, 0], X [:, 1], c = y, cmap = plt.см. в паре)
plt.xlabel ('Длина чашелистника')
plt.ylabel ('Ширина чашечки')
plt.xlim (xx.min (), xx.max ())
plt.title ('SVC с линейным ядром')
plt.show () 

Пример: Использовать ядро ​​SVM rbf

Измените тип ядра на rbf в строке ниже и посмотрите на результат.

 svc = svm.SVC (ядро = 'rbf', C = 1, гамма = 0) .fit (X, y) 

Я бы посоветовал вам перейти на линейное ядро ​​SVM, если у вас большое количество функций (> 1000), потому что более вероятно, что данные будут линейно разделимы в многомерном пространстве.Кроме того, вы можете использовать RBF, но не забывайте перекрестную проверку его параметров, чтобы избежать чрезмерной подгонки.

гамма : коэффициент ядра для «rbf», «poly» и «sigmoid». Более высокое значение гаммы будет пытаться точно соответствовать набору обучающих данных, то есть ошибка обобщения и вызовет проблему чрезмерной подгонки.

Пример: Давайте посмотрим, есть ли у нас гамма с разными значениями гаммы, такими как 0, 10 или 100.

 svc = svm.SVC (ядро = 'rbf', C = 1, гамма = 0) .fit (X, y)

 

C: Штрафной параметр C условия ошибки.Он также контролирует компромисс между гладкими границами принятия решения и правильной классификацией тренировочных точек.

Мы всегда должны смотреть на оценку перекрестной проверки, чтобы иметь эффективную комбинацию этих параметров и избежать чрезмерной подгонки.

В R SVM можно настраивать так же, как в Python. Ниже указаны соответствующие параметры для пакета e1071:

  • Параметр ядра можно настроить так, чтобы он принимал «Linear», «Poly», «rbf» и т. Д.
  • Значение гаммы можно настроить с помощью параметра «Гамма».
  • Значение C в Python настраивается параметром «Стоимость» в R.

Плюсы и минусы SVM

  • Плюсы:
    • Отлично работает с четким пределом разделения
    • Эффективен в помещениях с большими размерами.
    • Эффективен в случаях, когда количество измерений больше количества образцов.
    • Он использует подмножество обучающих точек в функции принятия решения (называемых векторами поддержки), поэтому он также эффективен с точки зрения памяти.
  • Минусы:
    • Он не работает, когда у нас большой набор данных, потому что требуемое время обучения больше
    • Он также не очень хорошо работает, когда в наборе данных больше шума, т. Е. Целевые классы перекрываются.
    • SVM
    • не предоставляет напрямую оценки вероятности, они рассчитываются с использованием дорогостоящей пятикратной перекрестной проверки. Он включен в связанный метод SVC библиотеки Python scikit-learn.

Практическая задача

Найдите правильную дополнительную функцию, чтобы иметь гиперплоскость для разделения классов на снимке ниже:

Укажите имя переменной в разделе комментариев ниже.Тогда я открою ответ.

Конечные ноты

В этой статье мы подробно рассмотрели алгоритм машинного обучения Support Vector Machine. Я обсудил его концепцию работы, процесс реализации на Python, приемы повышения эффективности модели путем настройки ее параметров, плюсов и минусов и, наконец, проблему, которую необходимо решить. Я бы посоветовал вам использовать SVM и проанализировать возможности этой модели, настроив параметры. Я также хочу услышать ваш опыт работы с SVM, как вы настроили параметры, чтобы избежать переобучения и сократить время обучения?

Вы нашли эту статью полезной? Пожалуйста, поделитесь своим мнением / мыслями в разделе комментариев ниже.

Если вам нравится то, что вы только что прочитали, и вы хотите продолжить изучение аналитики, подпишитесь на наши электронные письма, подпишитесь на нас в Twitter или поставьте лайк на нашей странице в Facebook.

Машина опорных векторов - Введение в алгоритмы машинного обучения | Рохит Ганди

Стоимость равна 0, если прогнозируемое и фактическое значения имеют один и тот же знак. Если это не так, мы рассчитываем размер убытка. Мы также добавляем параметр регуляризации функции стоимости. Цель параметра регуляризации - уравновесить максимизацию маржи и убыток.После добавления параметра регуляризации функции стоимости выглядят следующим образом.

Функция потерь для SVM

Теперь, когда у нас есть функция потерь, мы берем частные производные по весам, чтобы найти градиенты. Используя градиенты, мы можем обновить наши веса.

Градиенты

Когда нет неправильной классификации, т.е. наша модель правильно предсказывает класс нашей точки данных, нам нужно только обновить градиент из параметра регуляризации.

Обновление градиента - без ошибочной классификации

При ошибочной классификации, т.е.Если наша модель ошиблась в предсказании класса нашей точки данных, мы включаем потерю вместе с параметром регуляризации для выполнения обновления градиента.

Обновление градиента - неправильная классификация

Реализация SVM в Python

Набор данных, который мы будем использовать для реализации нашего алгоритма SVM, - это набор данных Iris. Вы можете скачать его по этой ссылке.

Поскольку набор данных Iris состоит из трех классов, мы удалим один из классов. Это оставляет нам проблему классификации бинарных классов.

Визуализация точек данных

Кроме того, нам доступны четыре функции. Мы будем использовать только две функции, а именно длину чашелистика и длину лепестка. Мы берем эти две функции и наносим их на график для визуализации. Из приведенного выше графика вы можете сделать вывод, что для разделения точек данных можно использовать линейную линию.

Мы извлекаем необходимые функции и разделяем их на данные для обучения и тестирования. 90% данных используются для обучения, а остальные 10% используются для тестирования. Теперь давайте создадим нашу модель SVM, используя библиотеку numpy.

α (0,0001) - скорость обучения, а параметр регуляризации λ установлен на 1 / эпох. Следовательно, значение регуляризации уменьшает количество возрастов эпох.

Теперь мы обрезаем веса, поскольку тестовые данные содержат только 10 точек данных. Мы извлекаем функции из тестовых данных и прогнозируем значения. Мы получаем прогнозы, сравниваем их с фактическими значениями и печатаем точность нашей модели.

Точность нашей модели SVM

Есть еще один простой способ реализовать алгоритм SVM.Мы можем использовать библиотеку Scikit learn и просто вызвать связанные функции для реализации модели SVM. Количество строк кода значительно сокращается, если слишком мало строк.

Заключение

Машина опорных векторов - это элегантный и мощный алгоритм. Используйте его с умом 🙂

Машины опорных векторов для машинного обучения

Последнее обновление 15 августа 2020 г.

Машины опорных векторов, пожалуй, одни из самых популярных и обсуждаемых алгоритмов машинного обучения.

Они были чрезвычайно популярны примерно в то время, когда были разработаны в 1990-х годах, и продолжают оставаться основным методом для высокопроизводительных алгоритмов с небольшой настройкой.

В этом посте вы познакомитесь с алгоритмом машинного обучения Support Vector Machine (SVM). Прочитав этот пост, вы узнаете:

  • Как распутать множество имен, используемых для обозначения векторных машин поддержки.
  • Представление, используемое SVM, когда модель фактически хранится на диске.
  • Как изученное представление модели SVM можно использовать для прогнозирования новых данных.
  • Как изучить модель SVM на основе данных обучения.
  • Как лучше всего подготовить данные для алгоритма SVM.
  • Где можно найти дополнительную информацию о SVM.

SVM - захватывающий алгоритм, и концепция относительно проста. Этот пост был написан для разработчиков, мало или совсем не разбирающихся в статистике и линейной алгебре.

Таким образом, мы будем оставаться на высоком уровне в этом описании и сосредоточимся на конкретных проблемах реализации.Вопрос о том, почему используются определенные уравнения или как они были выведены, не рассматривается, и вы, возможно, захотите погрузиться глубже в разделе для дальнейшего чтения.

Начните свой проект с моей новой книги «Основные алгоритмы машинного обучения», включающей пошаговых руководств и файлы Excel Spreadsheet для всех примеров.

Приступим.

Машины опорных векторов для машинного обучения
Фото Франсиско Барберис, некоторые права защищены.

Классификатор максимальной маржи

Классификатор максимальной маржи - это гипотетический классификатор, который лучше всего объясняет, как SVM работает на практике.

Числовые входные переменные (x) в ваших данных (столбцах) образуют n-мерное пространство. Например, если у вас есть две входные переменные, это будет двухмерное пространство.

Гиперплоскость - это линия, разделяющая пространство входных переменных. В SVM выбирается гиперплоскость, чтобы наилучшим образом разделить точки в пространстве входных переменных по их классу, будь то класс 0 или класс 1.В двух измерениях вы можете визуализировать это как линию, и предположим, что все наши входные точки могут быть полностью разделены этой линией. Например:

B0 + (B1 * X1) + (B2 * X2) = 0

Где коэффициенты (B1 и B2), которые определяют наклон линии и точку пересечения (B0), находятся алгоритмом обучения, а X1 и X2 - две входные переменные.

С помощью этой строки можно делать классификации. Подставляя входные значения в линейное уравнение, вы можете вычислить, находится ли новая точка над линией или под ней.

  • Выше линии уравнение возвращает значение больше 0, и точка принадлежит первому классу (класс 0).
  • Ниже линии уравнение возвращает значение меньше 0, и точка принадлежит второму классу (класс 1).
  • Значение, близкое к линии, возвращает значение, близкое к нулю, и точку может быть трудно классифицировать.
  • Если величина значения велика, модель может иметь больше уверенности в прогнозе.

Расстояние между линией и ближайшими точками данных называется полем.Лучшая или оптимальная линия, которая может разделить два класса, - это линия, которая представляет собой наибольшую маржу. Это называется гиперплоскостью максимального запаса.

Запас рассчитывается как перпендикулярное расстояние от линии только до ближайших точек. Только эти точки важны для определения линии и построения классификатора. Эти точки называются опорными векторами. Они поддерживают или определяют гиперплоскость.

Гиперплоскость изучается из обучающих данных с помощью процедуры оптимизации, которая максимизирует запас.

Получите БЕСПЛАТНУЮ интеллектуальную карту алгоритмов

Пример удобной интеллект-карты алгоритмов машинного обучения.

Я создал удобную интеллектуальную карту из более чем 60 алгоритмов, упорядоченных по типам.

Скачайте, распечатайте и пользуйтесь.

Скачать бесплатно


Также получите эксклюзивный доступ к электронному мини-курсу алгоритмов машинного обучения.

Классификатор мягкой маржи

На практике реальные данные беспорядочные и не могут быть идеально разделены с помощью гиперплоскости.

Ограничение максимизации поля линии, разделяющей классы, должно быть ослаблено. Это часто называют классификатором мягкой маржи. Это изменение позволяет некоторым точкам обучающих данных нарушать разделительную линию.

Введен дополнительный набор коэффициентов, дающих запасу пространство для маневра в каждом измерении. Эти коэффициенты иногда называют резервными переменными. Это увеличивает сложность модели, поскольку есть больше параметров для модели, подходящей к данным, чтобы обеспечить эту сложность.

Введен параметр настройки, называемый просто C, который определяет величину допустимого покачивания во всех измерениях. Параметры C определяют степень нарушения допустимой маржи. C = 0 не является нарушением, и мы возвращаемся к негибкому классификатору максимальной маржи, описанному выше. Чем больше значение C, тем больше допустимых нарушений гиперплоскости.

Во время обучения гиперплоскости на основе данных все обучающие экземпляры, которые находятся на расстоянии от поля, будут влиять на размещение гиперплоскости и называются опорными векторами.И поскольку C влияет на количество экземпляров, которым разрешено попадать в пределы поля, C влияет на количество опорных векторов, используемых моделью.

  • Чем меньше значение C, тем более чувствителен алгоритм к обучающим данным (более высокая дисперсия и меньшее смещение).
  • Чем больше значение C, тем менее чувствителен алгоритм к обучающим данным (меньшая дисперсия и более высокая систематическая ошибка).

Машины опорных векторов (ядра)

На практике алгоритм SVM реализован с использованием ядра.

Изучение гиперплоскости в линейной SVM выполняется путем преобразования задачи с использованием некоторой линейной алгебры, что выходит за рамки этого введения в SVM.

Мощное понимание состоит в том, что линейную SVM можно перефразировать, используя внутренний продукт любых двух данных наблюдений, а не сами наблюдения. Внутренний продукт между двумя векторами - это сумма умножения каждой пары входных значений.

Например, внутреннее произведение векторов [2, 3] и [5, 6] равно 2 * 5 + 3 * 6 или 28.

Уравнение для прогнозирования нового входа с использованием скалярного произведения между входом (x) и каждым опорным вектором (xi) вычисляется следующим образом:

f (x) = B0 + сумма (ai * (x, xi))

Это уравнение, которое включает в себя вычисление скалярных произведений нового входного вектора (x) со всеми опорными векторами в обучающих данных. Коэффициенты B0 и ai (для каждого входа) должны быть оценены из обучающих данных алгоритмом обучения.

Линейное ядро ​​SVM

Скалярное произведение называется ядром и может быть переписано как:

К (x, xi) = сумма (x * xi)

Ядро определяет сходство или меру расстояния между новыми данными и опорными векторами.Скалярное произведение - это мера подобия, используемая для линейного SVM или линейного ядра, поскольку расстояние - это линейная комбинация входных данных.

Могут использоваться другие ядра, которые преобразуют входное пространство в более высокие измерения, такие как полиномиальное ядро ​​и радиальное ядро. Это называется трюком с ядром.

Желательно использовать более сложные ядра, поскольку это позволяет линиям разделять классы, которые являются изогнутыми или даже более сложными. Это, в свою очередь, может привести к более точным классификаторам.2))

Где гамма - это параметр, который должен быть указан для алгоритма обучения. Хорошее значение по умолчанию для гаммы - 0,1, где гамма часто бывает 0 <гамма <1. Радиальное ядро ​​очень локально и может создавать сложные области в пространстве признаков, такие как замкнутые многоугольники в двумерном пространстве.

Как изучить модель SVM

Модель SVM необходимо решить с помощью процедуры оптимизации.

Вы можете использовать процедуру численной оптимизации для поиска коэффициентов гиперплоскости.Это неэффективно и не используется в широко используемых реализациях SVM, таких как LIBSVM. Если вы реализуете алгоритм в качестве упражнения, вы можете использовать стохастический градиентный спуск.

Существуют специализированные процедуры оптимизации, которые переформулируют задачу оптимизации в задачу квадратичного программирования. Самый популярный метод подбора SVM - это очень эффективный метод последовательной минимальной оптимизации (SMO). Он разбивает проблему на подзадачи, которые могут быть решены аналитически (путем вычислений), а не численно (путем поиска или оптимизации).

Подготовка данных для SVM

В этом разделе перечислены некоторые предложения о том, как лучше всего подготовить данные для обучения при изучении модели SVM.

  • Числовые входы : SVM предполагает, что ваши входные данные являются числовыми. Если у вас есть категориальные входные данные, вам может потребоваться преобразовать их в двоичные фиктивные переменные (по одной переменной для каждой категории).
  • Двоичная классификация : Базовая SVM, описанная в этом посте, предназначена для задач двоичной (двухклассовой) классификации.Хотя были разработаны расширения для регрессии и мультиклассовой классификации.

Дополнительная литература

Машины опорных векторов - огромная область изучения. По этой теме существует множество книг и статей. В этом разделе перечислены некоторые из основополагающих и наиболее полезных результатов, если вы хотите глубже погрузиться в предысторию и теорию этой техники.

Владимир Вапник, один из изобретателей техники, написал две книги, которые считаются основополагающими по этой теме.Они очень математичны и строги.

Любая хорошая книга по машинному обучению будет посвящена SVM, ниже приведены некоторые из моих любимых.

Существует бесчисленное множество учебных пособий и журнальных статей по SVM. Ниже приведена ссылка на основополагающую статью по SVM Кортеса и Вапника, а также на отличное вводное руководство.

Википедия предоставляет хорошую (хотя и полную) информацию по теме:

Наконец, на сайтах вопросов и ответов есть много сообщений с просьбой дать простые объяснения SVM. Ниже приведены два варианта, которые могут оказаться полезными.

Сводка

В этом посте вы открыли для себя машинный алгоритм опорных векторов для машинного обучения. Вы узнали о:

  • Классификатор максимальной маржи, который предоставляет простую теоретическую модель для понимания SVM.
  • Классификатор мягкой маржи, который является модификацией классификатора максимальной маржи для ослабления маржи для обработки зашумленных границ классов в реальных данных.
  • Support Vector Machines и как алгоритм обучения может быть переформулирован как ядро ​​скалярного произведения и как можно использовать другие ядра, такие как Polynomial и Radial.
  • Как можно использовать численную оптимизацию для изучения гиперплоскости и что эффективные реализации используют альтернативную схему оптимизации, называемую последовательной минимальной оптимизацией.

У вас есть вопросы по SVM или этому посту?
Спрашивайте в комментариях и я постараюсь ответить.

Узнайте, как работают алгоритмы машинного обучения!

Узнайте, как работают алгоритмы за считанные минуты

... с простой арифметикой и простыми примерами

Узнайте, как это сделать в моей новой электронной книге:
Освойте алгоритмы машинного обучения

Он охватывает объяснения и примеров из 10 лучших алгоритмов , например:
Линейная регрессия , k-Nearest Neighbours , Support Vector Machines и многое другое...

Наконец, отдерните занавес на

Алгоритмы машинного обучения

Пропустить академики. Только результаты.

Посмотрите, что внутри

Построить машину с мультиклассовыми опорными векторами на языке R | от ODSC - Open Data Science

Машины опорных векторов (SVM) довольно популярны в сообществе специалистов по науке о данных.

Специалисты по обработке данных часто используют SVM для задач классификации , и они, как правило, хорошо работают в различных проблемных областях. SVM выполняет задачи классификации, создавая гиперплоскости в многомерном пространстве, которое разделяет случаи различных меток классов.Вы можете использовать SVM, когда ваши данные имеют ровно два класса, например проблемы двоичной классификации, но в этой статье мы сосредоточимся на машине векторов поддержки нескольких классов в R.

Приведенный ниже код основан на функции svm () в пакете e1071 , который реализует контролируемое обучение SVM алгоритм. После прочтения этой статьи я настоятельно рекомендую статью Journal of Statistical Software , 2006 г., «Машины опорных векторов в R.»

SVM классифицирует данные, определяя оптимальную гиперплоскость, которая разделяет наблюдения в соответствии с их метками классов.Центральная концепция состоит в том, чтобы разместить классы, разделяемые линейными и нелинейными границами классов.

  • «Классификаторы гиперплоскостей» - это задачи классификации, основанные на рисовании разделительных линий для различения элементов разных классов.
  • «Оптимальная» гиперплоскость - это гиперплоскость с наибольшим разрывом между классами.
  • «Поле» означает ширину среза, параллельную гиперплоскости, не имеющую внутренних точек данных.
  • «Опорные векторы» - это точки данных, наиболее близкие к разделяющей гиперплоскости.Они поддерживают гиперплоскость самого большого поля, так как если бы эти точки немного сдвинулись, гиперплоскость также сдвинулась бы.

Большинство задач классификации требуют сложных границ решения, чтобы сделать оптимальное разделение, т.е. правильно классифицировать новые наблюдения в тестовом наборе на основе наблюдений в обучающем наборе.

Если распределение данных по существу нелинейное, основная стратегия специалистов по данным состоит в том, чтобы преобразовать данные в более высокое измерение. Там, будем надеяться, данные будут линейно разделимы.В этом случае исходные точки данных одного класса отображаются с использованием математических функций, известных как «ядра». Отображенные точки данных позволяют SVM находить оптимальную линию для разделения классов, а не строить сложную кривую.

Теперь обратимся к примеру мультиклассовой SVM. Приведенный ниже код делит знакомый набор данных R iris на обучающий и тестовый наборы. Обучаем модель с помощью обучающей выборки.

Обучение

При вызове svm () мы будем использовать формулу Виды ~., что указывает на то, что мы хотим классифицировать ответную переменную Species , используя 4 других предиктора, найденных в наборе данных. Мы также указываем тип использования, который мы хотели бы использовать для svm () с типом = «C-классификация» для классификации (по умолчанию). svm () также может использоваться для задач регрессии.

Ядро аргумент имеет множество возможных типов, включая линейный, полиномиальный, радиальный и сигмовидный. Мы используем kernel = "radial" (по умолчанию) для этой задачи классификации нескольких классов.

Вы можете настроить операцию svm () с двумя дополнительными аргументами: гамма и стоимость , где гамма является аргументом для использования функцией ядра, а стоимость позволяет нам указать стоимость нарушения с запасом. Когда стоимость невелика, маржа будет большой, что приведет к множеству опорных векторов. Вы можете поэкспериментировать с различными значениями гаммы и стоимостью , чтобы найти наилучшую точность классификации.

> библиотека (e1071)> data (iris) 
> n <- nrow (iris) # Количество наблюдений
> ntrain <- round (n * 0.75) # 75% для обучающего набора
> set.seed (314) # Установить начальное число для воспроизводимых результатов> tindex <- sample (n, ntrain) # Создать случайный индекс
> train_iris <- iris [tindex,] # Создать обучающий набор
> test_iris <- iris [-tindex,] # Создать тестовый набор > svm1 <- svm (Виды ~., data = train_iris,
method = "C-классификация", kernal = "radial",
gamma = 0.1, cost = 10)

Функция summary () для SVM предоставляет полезную информацию о том, как была обучена модель. Мы видим, что модель нашла 22 опорных вектора, распределенных по классам: 10 для setosa, 3 для versicolor и 9 для virginica.

> сводка (svm1) 
Звонок:
svm (формула = Виды ~., Data = train_iris, type = "C-классификация", kernal = "radial", gamma = 0.1, cost = 10) Параметры:
SVM- Тип: C-классификация
SVM-Ядро: радиальное
Стоимость: 10
Гамма: 0.1 Количество опорных векторов: 22
(10 3 9) Количество классов: 3
Уровни:
setosa versicolor virginica

Вы также можете кое-что узнать, когда отобразите фактические 22 опорных вектора (только первые 5 показаны ниже), рассчитанные с помощью SVM с использованием компонента svm1 $ SV подобранной модели. Выходные данные включают индекс наблюдения и коэффициенты предикторов для опорных векторов.

> svm1 $ SV Сепал. Длина сепала. Ширина лепестка. Длина лепестка. Ширина 
71 0.006532661 0.30579724 0.5624153 0.7747208
84 0,124120557 -0,84094241 0,7315157 0,5125972
88 0,476884245 -1,75833413 0,3369481 0,1194119
86 0,124120557 0,76449310 0,3933149 0,5125972
53 1,182411621 0,07644931 0,6187821 0,3815354

SVM () алгоритм также имеет специальный участок () функция, мы можем использовать для визуализации опорных векторов (обозначенных «x»), границы решения и запаса для модели. Сюжет помогает визуализировать двухмерную проекцию данных (с помощью файла Petal.Предикторы Width и Petal.Length) с классами Species (показаны разными оттенками) и опорными векторами. Мы также можем использовать аргумент slice , чтобы указать список именованных значений для измерений, сохраняемых константой (полезно, когда используется более двух переменных).

> plot (svm1, train_iris, Petal.Width ~ Petal.Length, 
slice = list (Sepal.Width = 3, Sepal.Length = 4))

Testing

Теперь мы можем использовать предсказание () с обученной моделью SVM, чтобы делать прогнозы с использованием набора тестов.Результат предоставляется в виде факторной переменной, содержащей предсказанные классы для каждого наблюдения в тестовом наборе. Затем мы можем использовать функцию table () , чтобы создать «матрицу путаницы» для проверки точности модели. Мы видим, что была только одна ошибочная классификация.

> прогноз <- прогноз (svm1, test_iris) 
> xtab <- таблица (test_iris $ Виды, прогноз)
> прогноз xtab
setosa versicolor virginica
setosa 20 0 0
versicolor 0 20 1
virginica 0 0 19

Наконец, мы можем проверить точность алгоритма с помощью следующего кода R.Метрика показывает, насколько хорошо обученный алгоритм делает прогнозы с использованием набора тестов. Точность 98,3% очень хорошая.

> (20 + 20 + 19) / nrow (test_iris) # Вычислить точность предсказания 
[1] 0.9833333

Оригинальная история здесь.

- - - - - - - - - - - - - - - - -

Прочтите больше статей по науке о данных на сайте OpenDataScience.com , включая учебные пособия и руководства от новичка до продвинутого уровня! Подпишитесь на нашу еженедельную рассылку здесь и получайте последние новости каждый четверг.

Улучшенная модель на основе машины опорных векторов и алгоритма кукушки для имитации эталонной эвапотранспирации

Фон

Эталонная эвапотранспирация (ET 0 ) является фундаментальной переменной в управлении орошением. Оценка ET 0 важна для определения времени, количества, частоты и графика полива [1]. Учитывая нехватку воды и необходимость увеличения производства продуктов питания, знание ET 0 в различных временных масштабах является центральным для управления водными ресурсами [2], а также для планирования и управления водными ресурсами [3].Поскольку физические процессы в гидрологическом цикле сложны, для моделирования этих процессов часто применяются статистические модели [4]. Помимо регрессионных и статистических методов [5], при моделировании ET 0 использовались методы искусственного интеллекта. Причины использования интеллектуальных методов, таких как нейронные сети или нечеткая логика, включают способность выполнять быстрые и простые вычисления, обеспечивать высокую точность и обрабатывать большие объемы данных [6]. Однако методы искусственного интеллекта могут иметь сложную архитектуру и структуру, что затрудняет моделирование [7].Методы регрессии и машина опорных векторов (SVM) имеют более простые структуры, но неизвестные параметры [8]. Различные модели, применяемые в моделировании, обладают как преимуществами, так и недостатками. В следующих разделах представлены основные методы и их потенциальное использование в будущем.

Искусственная естественная сеть создает нелинейную взаимосвязь между управляемыми входами и выходами на основе одного черного ящика. Модель очень сложная, хотя она обладает высокой способностью имитировать мягкие вычисления для различных полей, таких как испарение [3,9].Одна из сложностей этого метода связана с многочисленными параметрами, необходимыми для искусственной нейронной сети (ИНС), которые должны быть определены на основе многочисленных анализов чувствительности, экспериментов проб и ошибок, количества нейронов, а также должен быть выбран тип передаточной функции. вычислено на основе точных вычислений. ИНС учитывает несколько уровней в вычислениях, каждый из которых требует точного определения деталей. Таким образом, лица, принимающие решения, сталкиваются с множеством неизвестных параметров и сложной структурой.Один из важных вопросов, связанных с этим методом, - какой тип нейронной сети использовать. В различных исследованиях сообщалось о различных типах нейронных сетей, таких как радиальное или многослойное восприятие [9,10]. Например, Kumar et al. [10] применили различные архитектуры ИНС для моделирования испарения. Радиальная нейронная сеть дала наилучшие результаты при моделировании испарения, а количество слоев и нейронов было вычислено методом проб и ошибок. Кроме того, Kisi et al. [9] применили нейронную сеть обобщенной регрессии к моделированию испарения, а теория нелинейной регрессии была добавлена ​​в ИНС в качестве функции оценки для повышения уровня обучения и уровня тестирования алгоритма.Метод был основан на минимизации квадратичной ошибки, и исследование результатов показало, что нейронная сеть с обобщенной регрессией может уменьшить среднеквадратичную ошибку (RMSE) на 20–32% по сравнению с радиальной нейронной сетью [9]. Однако, когда метод ИНС сравнивается с метрологическими методами, ИНС может иметь лучшую производительность. Метрологические методы, такие как применение лизиметров, зависят от состояния почвы и состояния урожая. Эти методы сложны и требуют дорогостоящих инструментов, кроме того, они разработаны для конкретных целей и не могут использоваться во всех задачах [9].

Другим методом в области моделирования является генетическое программирование (GP), которое состоит из оценочного программирования, которое может принимать входные данные и генерировать нелинейные отношения между данными для вычисления выходных данных [1,2]. Метод GP рассматривает случайный поиск пространства решений на основе древовидной структуры и использует древовидную структуру на основе математического представления отношений [1,2]. Случайный набор деревьев рассматривается для первой итерации моделирования, а лучшие деревья впоследствии выбираются на основе значения целевой функции.Целевую функцию можно рассматривать с точки зрения индекса ошибки, такого как RMSE. Выбранные деревья впоследствии модифицируются на основе различных операторов, таких как мутация и кроссовер [1–3]. Таким образом, точное определение значения мутации и кроссовера требует чувствительности анализа. Переменные решения для этого метода вставляются на основе определения исходной популяции хромосом. Таким образом, анализ чувствительности рассматривается для определения начальной популяции хромосом, чтобы дать наилучшие результаты для моделирования.Одно из преимуществ GP связано с применением математической функции и арифметических операторов, так что метод может находить точную взаимосвязь между входными и выходными данными. Следовательно, GP обладает высокой математической способностью находить наилучшее соотношение между входными и выходными данными, тогда как такие математические операторы не были определены для других методов в полях моделирования. Важность этого метода высока для моделирования ЕТ0, потому что ЕТ0 зависит от различных климатологических параметров, основанных на нелинейной зависимости, и определение наилучшего уравнения между входами и выходом затруднено.

Один из других методов, используемых при моделировании испарения, связан с моделями деревьев. Древовидные модели разделяют данные на подобласти и рассматривают древовидное применение данных каждой подобласти. Входное пространство было разделено на подобласти, в каждом подобласти использовалась подходящая линейная модель, и для данных этого уровня было построено дерево регрессии [8,9]. Некоторые отчеты показывают, что этот метод требует больших объемов входных данных для моделирования испарения, что является одним из потенциальных недостатков метода.Хотя этот метод считался простым, отчеты показали, что он может вызывать проблемы с большим количеством данных.

SVM известен как хороший инструмент для методов испарения. Метод имеет простую структуру, но неизвестный параметр является одним из недостатков этих методов. Киси [3] рассчитал ежемесячное испарение на основе SVM, модели дерева и GP. Исследование показало, что значения неизвестных параметров этого метода были получены методом проб и ошибок, как и во многих предыдущих исследованиях.Одно из нововведений в развитии этого метода связано с подготовкой метода с точными значениями параметров. Инструменты оптимизации могут быть мощными по сравнению с процессами проб и ошибок, так как неизвестные значения вставляются в алгоритмы оптимизации, а точные значения этих параметров вычисляются на основе минимизации индексов ошибок, таких как RMSE.

В целом, методы мягких вычислений и регрессии обладают высокой способностью к моделированию ET0, хотя каждый метод имеет как недостатки, так и преимущества.Такие методы могут обеспечить лучшую производительность, чем эмпирические модели, поскольку для эмпирических моделей требуются большие объемы данных и разные данные, а это означает, что некоторые данные могут быть недоступны для лиц, принимающих решения, а методы мягких вычислений и регрессии могут моделировать результаты с меньшим временем вычислений.

Guven и Kisi [11] использовали GP, нейронные сети и эмпирические модели для расчета ежемесячного ET 0 , используя среднюю температуру, количество солнечных часов и относительную влажность в качестве входных данных.Результаты показали, что модель нейронной сети имела значения RMSE, которые были ниже на 10–12% по сравнению с моделью GP и на 10–20% по сравнению с эмпирическими моделями. Примененный GP содержит такие параметры, как мутация и кроссовер, и точные значения этих параметров были вычислены на основе вариации значения целевой функции по сравнению со значениями параметров, так что наилучшее значение мутации и кроссовера должно минимизировать индексы ошибок, такие как RMSE и MAE.

Кобранер [12] использовал два разных нечетких метода для расчета ET 0 станции в США, используя в качестве входных данных максимальную температуру, солнечные часы, относительную влажность и скорость ветра.Коэффициент корреляции между ET 0 , смоделированным с использованием нечетких методов на основе субтрактивной кластеризации, и наблюдаемыми данными был выше, чем коэффициент корреляции, моделируемый нечеткой нейронной сетью на основе разбиения сетки и эмпирическими моделями. Тип функции принадлежности, использованной в этом исследовании, был треугольным, а типы функций были вычислены на основе пробных ошибок. Использовались различные типы функций принадлежности, и функция, которая могла минимизировать целевую функцию, считалась лучшей функцией.

Кармиалдинит и др. [13] использовали нейронные сети, GP и методы опорных векторов для моделирования ET 0 с использованием солнечных часов, относительной влажности и средней температуры. Метод нейронной сети снизил RMSE на 10–15% по сравнению с опорным вектором и на 8–10% по сравнению с методом GP. Анализ чувствительности был рассмотрен для коммутации случайных параметров GP, различные нейронные сети были протестированы на тематическом исследовании, и был выбран радиальный базис, потому что результаты этого метода в высокой степени совпадали с наблюдаемыми данными.

Табари и др. [14] использовали нейронную сеть, нечеткую нейронную сеть и GP для расчета ежемесячного ET 0, и показали, что метод нечеткой нейронной сети имеет значительно меньшую ошибку, чем нейронная сеть и GP.

Samui [15] смоделировал ежемесячный ET 0 , используя SVM с радиальными, полиномиальными и сигмовидными функциями ядра, и показал, что средняя ошибка, произведенная радиальной функцией ядра, была меньше, чем ошибки, полученные с помощью полиномиальных и сигмоидальных функций ядра.Кроме того, коэффициенты корреляции радиального ядра были выше, примерно на 5-7% и 6-9% по сравнению с полиномиальным и сигмовидным ядрами, соответственно. Различные прикладные функции ядра и неизвестные параметры были вычислены методом проб и ошибок, и хотя метод проб и ошибок является стандартным методом, он не был точным инструментом.

Ladlani et al. [16] использовали регрессионную нейронную сеть, GP, модель дерева и эмпирические модели для расчета ежемесячного ET 0 с использованием максимальной температуры, минимальной температуры, скорости ветра и количества солнечных часов.Метод регрессионной нейронной сети привел к более устойчивой корреляции с наблюдениями, чем GP и эмпирические модели.

Киси [17] обнаружил, что метод эволюционной нейронной сети имеет более низкие значения RMSE, чем многослойная нейронная сеть и регрессия для моделирования ежемесячного ET 0 в засушливых и пустынных регионах. Кроме того, Kim et al. [18] использовали улучшенную нейронную сеть и генетический алгоритм для моделирования ежемесячного ET 0 , используя в качестве входных данных температуру, солнечные часы, относительную влажность и скорость ветра.Генетический алгоритм использовался для расчета количества скрытых слоев, а также весов в нейронной сети. Результаты показали, что RMSE улучшенной нейронной сети на 10–12% ниже, чем у SVM и регрессионных моделей.

Citakoglu et al. [19] использовали метод нечеткой системы на основе адаптивных сетей (ANFIS), многоуровневую нейронную сеть и GP для моделирования ежемесячного ET 0 на двух станциях в Турции в умеренном климате. Результаты показали, что ANFIS имеет более низкое RMSE, на 10–12% и 13–15%, чем нейронная сеть и GP, соответственно.Малик и Кумар [20] использовали улучшенный метод нейронной сети с алгоритмом роя частиц (PSA) и методом GP для расчета ежемесячного ET 0 для станции в Турции. Результаты показали, что PSA снижает RMSE на 12–15% по сравнению с методом GP. Kim et al. [21] использовали многослойную нейронную сеть, регрессию и GP для расчета ET 0 с использованием количества солнечных часов, относительной влажности, температуры и скорости ветра на нескольких станциях в Корее. Результаты показали, что метод многослойной нейронной сети имеет более высокую корреляцию с наблюдениями, чем регрессия и GP.Keshtgear et al. [22] использовали ANFIS и модели деревьев для расчета ежемесячного ET 0 с использованием комбинации температуры, солнечных часов, скорости ветра и относительной влажности для станции в Иране. Результаты показали, что ANFIS имеет более высокий коэффициент корреляции и меньшую ошибку, чем модель дерева. Deo et al. [23] использовали метод сплайнов, модель дерева и SVM для моделирования ежемесячного ET 0 с использованием температуры, времени солнечного сияния и скорости ветра и обнаружили, что SVM имеет более низкие значения RMSE, чем модели дерева и сплайна.Mehdizadeh et al. [24] использовали многомерный сплайн адаптивной регрессии (MARS), SVM с полиномиальным ядром, SVM с радиальным ядром и программирование экспрессии генов (GEP) для моделирования ET 0. Результаты показали, что MARS и SVM с радиальным ядром ядро работает лучше, чем SVM с полиномиальным ядром и методами GP.

Постановка проблемы и инновации

Исходя из предыстории, можно резюмировать, что процесс хронологического развития модели прогнозирования для ЕТ0 все еще продолжается.Несмотря на современный прогресс в разработке модели прогнозирования / оценки для ET 0 , достижение точной модели оценки / прогнозирования для ET 0 по-прежнему является важной задачей для гидрологов, менеджеров по ирригации и экспертов в области сельского хозяйства. В последние десятилетия много усилий было направлено на эту критическую точку исследования. В этом контексте и в отношении нашего обзора было разработано несколько эмпирических и закрытых формулировок для точной оценки значения ET 0 , но для этих формулировок требовалось наличие нескольких климатологических параметров для оценки ET 0 .Тот факт, что некоторые из этих климатологических параметров недоступны в нескольких местах в мире, побудил экспертов исследовать другие методы в качестве альтернативы этим эмпирическим методам. Недавно были представлены модели на основе данных и модели машинного обучения, такие как ANN, ANFIS и SVM, и среди этих методов SVM был определен как лучший метод для успешного обеспечения максимальной точности значений ET 0 . Однако, согласно недавним исследованиям по реализации моделей SVM, основным недостатком этой модели является оптимизация значений внутренних параметров, включая ε, C и σ.Эти параметры отражают одинаковую общность последовательностей и могут быть вычислены на основе опыта обучения. Таким образом, этот недостаток побудил исследователей интегрировать SVM с усовершенствованной моделью оптимизации для оптимальной оценки этих параметров SVM вместо использования традиционной процедуры проб и ошибок. Однако при разработке такой интеграции все еще существуют трудности из-за противоречий, противоречий или несоответствия между математической процедурой SVM и алгоритмами оптимизации.Более того, те алгоритмы оптимизации, которые могут быть интегрированы с SVM, по-прежнему сталкиваются с проблемами, такими как захват при поиске глобальных оптимумов и затраты времени на скорость сходимости. Таким образом, исследователи заинтересованы в использовании естественных алгоритмов оптимизации для решения этих внутренних параметров модели SVM.

На основе этой информации и в соответствии с логическим хронологическим процессом развития модели для прогноза / оценки ET 0 предлагается новая структура моделирования, которая объединяет классический SVM (в качестве предиктора) с одним из самых последних, вдохновленных природой алгоритм оптимизации, а именно алгоритм кукушки (СА).В текущем исследовании алгоритм CA используется для оптимизации внутренних параметров метода SVM с преимуществом полностью оптимизированной модели для эффективного сопоставления признаков и прогнозирования для преодоления вышеупомянутых недостатков существующих методов.

Текущее исследование улучшает SVM за счет оптимизации его параметров с использованием нового алгоритма оптимизации, алгоритма кукушки (CA), для моделирования ежемесячного ET 0 . Во многих предыдущих исследованиях сообщалось о SVM, использованной в этой работе, на основе метода проб и ошибок [25], метода, который имеет простую структуру и может быть хорошим выбором для лиц, принимающих решения.Однако необходимо дальнейшее развитие метода. Одна из стратегий - вычислить неизвестные значения параметров для SVM на основе алгоритмов оптимизации. Неизвестные значения для алгоритмов оптимизации рассматривались как переменные решения, а индекс ошибки рассматривался как целевая функция. Значения параметров следует вычислять таким образом, чтобы значение индекса ошибки или целевой функции достигло наименьшего значения. Этот процесс основан на искусственном интеллекте и итерационных циклах.Важное нововведение данной статьи связано с развитием метода SVM, основанного на алгоритме оптимизации. CA, использованный в этом исследовании, был выбран для разработки метода SVM, потому что при перечислении инструмента оптимизации для алгоритма оптимизации следует учитывать такие факторы, как высокая скорость и простота вычислений, и метод не должен попадать в ловушку локального оптимума. решить проблему оптимизации без проблем. Ming et al. [26,27] рекомендовали CA как мощный метод решения проблем управления водными ресурсами, сославшись на высокую гибкость метода с различными граничными условиями для гидравлических и гидрологических задач, а также его быстрое вычисление и простую структуру как важные особенности метода.Таким образом, в этом исследовании использовались метод SVM, который полезен для моделирования испарения, и CA, который является хорошим инструментом для оптимизации выбора параметров SVM.

Подходы к классификации функций обучения на основе SVM и PCA для системы электронного обучения

Аннотация

Электронное обучение и онлайн-образование значительно улучшились за последнее время. Он изменил парадигму преподавания от обычного обучения в классе к динамическому обучению через Интернет. Благодаря этому учащимся предоставляется динамический учебный материал вместо статического содержания в соответствии с их навыками, потребностями и предпочтениями.В этой статье авторы классифицировали восемь различных типов атрибутов обучения студентов на основе базы данных электронного обучения Национального центра биотехнической информации (NCBI). Восемь типов атрибутов: тревога (A), личность (P), стиль обучения (L), когнитивный стиль (C), оценки за предыдущий семестр (GP), мотивация (M), уровень обучения (SL) и предыдущие знания студента. (СПК). В этой статье авторы предложили подход, который использует основные компоненты атрибутов обучения студентов, а затем независимо классифицировали эти атрибуты с помощью нейронной сети прямого распространения (NN) и машины наименьших квадратов - вспомогательных векторов (LS-SVM).

Цитата

Khamparia, A. & Pandey, B. (2018). Подходы к классификации функций обучения на основе SVM и PCA для системы электронного обучения. Международный журнал веб-обучения и технологий обучения, 13 (2), 32-45. IGI Global. Получено 14 сентября 2021 г. с сайта https://www.learntechlib.org/p/185682/.

Ключевые слова

Список литературы

Просмотр справочной информации и карты цитат
  1. Аль-Радаи, С.А.М., и Мишра, Р. Б. (2013).Мультиагентная парадигма семантического веб-сервиса в системе электронного обучения. Международный журнал агентских технологий и систем, 5 (4), 20–43.
  2. Бишоп, К. (1995). Нейронные сети для распознавания образов. Кларендон Пресс.
  3. Чакула С., Седленице М. (2013). Разработка персонализированной модели электронного обучения с использованием методов онтологии. Процедуры информатики, 26, 113–120.
  4. Chen, C.M., Liu, C.Y., и Chang, M.H. (2006). Персонализированная последовательность учебных программ с использованием модифицированной теории ответов на вопросы для веб-обучения.Экспертные системы с приложениями, 20 (2), 378–396.
  5. Чукау, С., Панджабури, П., Ваничсан, Д., и Лаосинчай, П. (2012). Персонализированная среда электронного обучения для содействия концептуальному обучению студентов основам компьютерного программирования. Процедуры: социальные и поведенческие науки, 116, 815–819.
  6. Кристианини, Н., и Тейлор, Дж. (2000). Введение в поддержку векторных машин и других методов обучения на основе ядра. Издательство Кембриджского университета.
  7. Дуда, Р.О., Харт П.Э. и Сторк Д. (2001). Классификация паттернов (2-е изд.). Вайли.
  8. Эль-Хусейн, M.O.M., & Cronje, J.C. (2010). Определение мобильного обучения в сфере высшего образования. Журнал образовательных технологий и общества, 13, 12–21.
  9. Айзенк, Х.Дж. и Айзенк, С.Б.Г. (1964). Пособие по инвентаризации личности.
  10. Ганшов, Л., и Спаркс, Р. (1996). Беспокойство по поводу изучения иностранного языка среди старшеклассниц. Журнал современного языка, 80 (2), 199–212.
  11. G.H.FENG. (2011). Оптимизация параметров для классификации машин опорных векторов. Компьютерная инженерия и приложения. Компьютерная инженерия и приложения, 47 (3), 123–124.
  12. Ганн, С. (1998, май). Поддержка векторных машин для классификации и регрессии [Технический отчет]. Саутгемптонский университет.
  13. Хайкин, С.С. (1999). Нейронные сети: комплексная основа (2-е изд.). Прентис Холл. Heinssen, R.K. Младший, Гласс, К.Р. и Найт, Л.А.(1987). Оценка компьютерной тревожности: разработка и проверка шкалы оценки компьютерной тревожности. Компьютеры в поведении человека, 3 (1), 49–59. Doi: 10.1016 / 07475632 (87)

    -0

  14. Хорвиц, Э.К., Хорвиц, М., и Коуп, Дж. А. (1986). Беспокойство в классе иностранного языка. Журнал современного языка, 70 (2), 125–132.
  15. Hsieh, T.-C., & Wang, T.-I. (2010). Подход, основанный на добыче полезных ископаемых, основанный на обнаружении шаблонов курсов для построения подходящей траектории обучения. Экспертные системы с приложениями, 37 (6), 4156–4167.
  16. Khamparia, A., & Pandey, B. (2015). Знания и методы интеллектуальных вычислений в электронном обучении. Международный журнал технологий расширенного обучения, 7 (3), 2015. Doi: 10.1504 / IJTEL.2015.072810
  17. Khamparia, A., & Pandey, B. (2015). Новый метод представления и поиска случаев в CBR для электронного обучения. Образование и информационные технологии. Doi: 10.1007 / s10639-015-9447-8
  18. Лин, К.Ф., Йе, Й., Хунг, Й.Х., и Чанг, Р.И. (2013). Интеллектуальный анализ данных для обеспечения индивидуального обучения творчеству: применение деревьев решений.Компьютеры и образование, 68, 199–210. Doi: 10.1016 / J.Compedu.2013.05.009
  19. Локки Б., Перкинс Р., Поттер К., Бертон Дж. И Креб С. (2011). Определение качества дистанционного образования: изучение национальных и международных стандартов онлайн-обучения. В материалах 27-й ежегодной конференции по дистанционному обучению и обучению, Мэдисон.
  20. Мартис, Р.Дж. (2012). Применение анализа главных компонент к сигналам ЭКГ для автоматической диагностики сердечного здоровья.Экспертные системы с приложениями. Международный журнал технологий обучения и преподавания через Интернет Том 13 • Выпуск 2 • Апрель-июнь 2018 г.
  21. Мартис, Р.Дж., Ачарья, У.Р., Лим, К.М., Мандана, К.М., Рэй, А.К., и Чакраборти, К. (2013). Применение кумулятивных функций более высокого порядка для диагностики здоровья сердца с использованием сигналов ЭКГ. Международный журнал нейронных систем, 23 (04), 1350014.
  22. Мартис Р.Дж., Ачарья У.Р., Лим К.М. и Сури Дж.С. (2013). Характеристика сокращений ЭКГ от сердечной аритмии с использованием дискретного косинусного преобразования в рамках PCA.Системы, основанные на знаниях, 45, 76–82.
  23. Норшам, И., Нораза, Ю. и Путех, С. (2009) Адаптивная последовательность курсов для персонализации траектории обучения с использованием нейронной сети. Международный журнал достижений в области мягких вычислений и их приложений, 4 (1), 49–61.
  24. Norwawi, N.M., Abdusalam, S.F., Hibadullah, C.F., & Shuaibu, B.M. (2009), Классификация успеваемости студентов по курсу компьютерного программирования по стилю обучения. В материалах 2-й конференции по интеллектуальному анализу данных и оптимизации (стр.27-28).
  25. Осман, Н., Амируддин, М. (2010). Различные взгляды на стили обучения из модели VARK. Процедуры: Социальные и поведенческие науки, 7, 652–660.
  26. Оздамли, Ф., & Кавус, Н. (2011). Основные элементы и характеристики мобильного обучения. Процедуры: социальные и поведенческие науки, 28, 937–942.
  27. Панди Б., Мишра Р. Б. и Хампария А. (2014). Подход на основе CBR для адаптивного обучения в системе электронного обучения. В материалах Всемирного конгресса по информатике IEEE Asiapacific.
  28. Рани М., Наяк Р. и Вьяс О.П. (2015). Адаптивная персонализированная система электронного обучения на основе онтологий, поддерживаемая программными агентами в облачном хранилище. Системы, основанные на знаниях, 90, 33–48.
  29. Ромеро, К., Вентура, С., Дельгадо, С., и Бра, П.Д. (2007). Персонализированные рекомендации по ссылкам на основе интеллектуального анализа данных в адаптивных образовательных гипермедийных системах. В экспертных системах с приложениями (стр. 2465–2479).
  30. Сетерс, Дж. Р., Оссевурт, М. А., Трампер, Дж., И Годхарт, М.J. (2012). Влияние характеристик студентов на использование адаптивных электронных учебных материалов. Компьютеры и образование, 58 (3), 942–952. Doi: 10.1016 / J.Compedu.2011.11.002
  31. Стивенс Р., Соллер А. и Купер М. (2007). Моделирование развития навыков решения проблем по химии с помощью интернет-репетитора. В интеллектуальной системе репетиторства (стр. 580-589). Springer.
  32. Suykens, J.A.K., & Vandewalle, J. (1999). Машинные классификаторы опорных векторов методом наименьших квадратов. Письма о нейронной обработке, 9 (3), 293–300.
  33. Тан Ю., Ван, З. и Фанг, Дж. (2008) Оптимизация роя частиц при обучении с обратной связью (исследовательское предложение для докторской программы высшего образования).
  34. Ценг, С.С., Су, Дж.М., Хван, Г.Дж., Цай, С.С., и Цай, К.Дж. (2008). Структура объектно-ориентированного курса для разработки адаптивных систем обучения. Журнал образовательных технологий и общества, 11 (2), 171–191.
  35. Vander Heijden, F., Duin, R.P.W., de Ridder, D., & Tax, D.M.J. (2004). Оценка параметров классификации и оценка состояния: инженерный подход с использованием MATLAB.Англия: John Wiley & Sons Ltd.
  36. Ван Х., Чжан Г., Минцзе Э. и Сунь Н. (2011). Новый метод обнаружения вторжений, основанный на улучшенной SVM за счет объединения PCA и PSO. Журнал естественных наук Уханьского университета, 16 (5), 409–413.
  37. Ван, Т. (2011). Разработка веб-стратегий оценивания для содействия учащимся младших классов средней школы в самостоятельном обучении в среде электронного обучения. Компьютеры и образование, 57 (2), 1801–1812.
  38. Ван, Ю., Tseng, M.H., & Lia, H.C. (2011). Интеллектуальный анализ данных для адаптивного обучения в системе электронного обучения на основе TESL. Экспертные системы с приложениями, 38 (6), 6480–6485.
  39. Сан, П.С., Цай, Р.Дж., Фингер, Г., Чен, Ю.Й., и Йе, Д. (2008). Что движет успешным электронным обучением? Эмпирическое исследование критических факторов, влияющих на удовлетворенность учащихся. Компьютеры и образование, 50 (4), 1183–1202. Doi: 10.1016 / J.compedu.2006.11.007
  40. Видодо, А., и Ян, Б. (2007).Применение машин нелинейного выделения признаков и опорных векторов для диагностики неисправностей асинхронных двигателей. Экспертные системы с приложениями, 33 (1), 241–250.
  41. Виткин, Х.А., Мур, К.А., Гуденаф, Д.Э., и Кокс, П.В. (1977). Зависимые от поля и независимые от поля когнитивные стили и их образовательные значения. Обзор исследований в области образования, 47 (1), 1–64.
  42. Ву Ю., Нянь К. и Гу С. (2012). Улучшенная система оценки электронного обучения на основе SVM для электронного обучения.В материалах пятой Международной конференции IEEE 2012 г. по передовому вычислительному интеллекту, Китай, 20–22 октября.
  43. Ян Т.-К., Хван Г.-Дж. и Ян С.Дж.-Х. (2008). Разработка адаптивной системы обучения с множеством точек зрения, основанной на стилях обучения и когнитивных стилях учащихся. Журнал образовательных технологий и общества, 16 (4), 185–200.

Эти ссылки были извлечены автоматически и могут содержать ошибки. Зарегистрированные пользователи могут предлагать исправления этих ошибок.

Предлагайте исправления к ссылкам

Сквозной графический вектор поддержки сверточного ядра | Applied Network Science

Предлагаемая модель классификации графов состоит из следующих трех шагов. На первом этапе последовательность сверточных слоев графа применяется к рассматриваемому графу для создания соответствующего набора представлений вершин. На втором этапе этот набор представлений вершин отображается в RKHS. На последнем этапе классификация графов выполняется с помощью SVM.Каждый из этих трех шагов по очереди описывается в первых трех подразделах этого раздела. В последнем подразделе мы описываем, как параметры каждого шага оптимизируются совместно на сквозной основе. Перед этим мы сначала введем некоторые обозначения и формально определим проблему классификации графов.

Граф - это кортеж ( V , E ), где V - это набор вершин, а E ⊆ ( V × V ) - набор ребер. Обозначим через \ (\ mathcal {G} \) пространство графов.Пусть l : V Σ обозначает функцию разметки вершин. В данной работе мы предполагаем, что Σ - конечное множество. Пусть \ (\ mathbb {G} = \ lbrace \ mathcal {G} _ {1}, \ mathcal {G} _ {2}, \ dots, \ mathcal {G} _ {n} \ rbrace \) обозначает набор из n графиков и \ (\ mathbb {Y} = \ lbrace \ mathcal {Y} _ {1}, \ mathcal {Y} _ {2}, \ dots, \ mathcal {Y} _ {n} \ rbrace \) обозначают соответствующий набор меток графа. В этой работе мы предполагаем, что метки графа принимают элементы из множества {0,1}.В этой работе мы рассматриваем задачу классификации бинарных графов, где при заданных \ (\ mathbb {G} \) и \ (\ mathbb {Y} \) мы хотим изучить карту \ (\ mathcal {G} \ rightarrow \ lbrace 0 , 1 \ rbrace \).

Сверточные слои графа

Было предложено большое количество различных сверточных слоев графа. Вообще говоря, сверточный слой графа будет обновлять представление каждой вершины в данном графе, где это обновление является функцией текущего представления этой вершины плюс представления ее соседних соседей.В этом разделе мы лишь кратко рассмотрим существующие сверточные слои графа, но заинтересованный читатель может найти более подробный анализ в следующих обзорных статьях (Zhang et al. 2018b; Wu et al. 2019).

Gilmer et al. (2017) показали, что многие различные сверточные уровни могут быть переформулированы в терминах структуры, называемой нейронными сетями передачи сообщений , определенной в терминах функции сообщения M и функции обновления U . В этой структуре представления вершин обновляются в соответствии с формулой.{t + 1} _ {v} \ right) \ end {align} $$

(1)

В предлагаемой модели классификации графов мы используем функции M и U , первоначально предложенные Hamilton et al. (2017) и определено в формуле. 2. Здесь CONCAT - операция конкатенации горизонтальных векторов, W t и b t - веса и смещения соответственно для t -го сверточного слоя, а ReLU - это действительное значение. выпрямленная нелинейность линейного блока.{m} \). Учитывая это, последовательность слоев сверток определяет карту \ (\ mathcal {G} \ rightarrow \ text {Set} \).

Отображение в RKHS

Выход из последовательности сверточных слоев, определенной в предыдущем подразделе, является элементом в пространстве Set. В этом разделе мы предлагаем метод отображения элементов этого пространства в воспроизводящее ядерное гильбертово пространство (RKHS). Мы, в свою очередь, определяем ядро ​​между элементами в этом пространстве.

Гильбертово пространство - это векторное пространство со скалярным произведением, такое что индуцированная норма превращает пространство в полное метрическое пространство.Положительно-полуопределенное ядро ​​на множестве \ (\ mathcal {X} \) - это функция \ (k: \ mathcal {X} \ times \ mathcal {X} \ rightarrow \ mathbb {R} \) такая, что существует пространство объектов \ (\ mathcal {H} \) и карта \ (\ phi: \ mathcal {X} \ rightarrow \ mathcal {H} \), такая что k ( x , y ) = 〈 ϕ ( x ), ϕ ( y )〉, где \ (x, y \ in \ mathcal {X} \) и 〈·, ·〉 обозначает скалярное произведение в \ (\ mathcal {H} \). Эквивалентно, функция \ (k: \ mathcal {X} \ times \ mathcal {X} \ rightarrow \ mathbb {R} \) является ядром тогда и только тогда, когда для каждого подмножества \ (\ left \ lbrace x_ {1}, \ dots, x_ {q} \ right \ rbrace \ substeq \ mathcal {X} \), матрица q × q K с элементами K ij = k ( x i , x j ) является положительным полуопределенным (Schölkopf et al.{m} \ rightarrow \ mathbb {R} \), полученный в результате применения карты F к этому элементу с σ. Значения параметра 0,001 и 0,0005 отображаются в ( b ) и ( c ) соответственно

Параметр σ карты F является параметром масштаба и может интерпретироваться следующим образом. Когда значение σ приближается к 0, F ( x , σ ) становится суммой набора индикаторных функций, примененных к x .{m}} \) где расстояние между этими функциями, измеренное по норме L p , больше нуля. {m}} \ rightarrow \ mathbb {R} \) в уравнении.{L} _ {\ sigma} \) является положительно-полуопределенным ядром, потому что это сумма положительно-полуопределенных ядер и коэффициентов \ (\ lbrace \ beta _ {1}, \ dots, \ beta _ {s} \ rbrace \) все положительны (см. предложение 13.1 в Schölkopf et al. (2002)). □

SVM

Напомним, что мы рассматриваем задачу классификации графов, при которой заданы \ (\ mathbb {G} = \ lbrace \ mathcal {G} _ {1}, \ mathcal {G} _ {2}, \ dots, \ mathcal {G} _ {n} \ rbrace \) и \ (\ mathbb {Y} = \ lbrace \ mathcal {Y} _ {1}, \ mathcal {Y} _ {2}, \ dots, \ mathcal {Y} _ {n} \ rbrace \) мы хотим изучить карту \ (\ mathcal {G} \ rightarrow \ lbrace 0, 1 \ rbrace \).{L} \ alpha \ end {align} $$

(10)

Сквозная оптимизация

Как описано в предыдущих подразделах, предложенная модель классификации содержит три этапа, каждый из которых имеет соответствующие параметры, которые требуют оптимизации по отношению к целевой функции, определенной в уравнении. 10. Рассматриваемые параметры представляют собой наборы параметров сверточного слоя W t и b t , определенные в уравнении.2, наборы параметров ядра σ l и β l , определенные в уравнении. 7, и набор параметров SVM α j , определенных в уравнении. 9. Все эти параметры являются неограниченными действительными значениями, за исключением наборов параметров ядра σ l и β l , которые должны быть положительными действительными значениями. Таким образом, рассматриваемая проблема оптимизации является проблемой оптимизации с ограничениями.В этой работе мы хотим оптимизировать все вышеупомянутые параметры модели совместно сквозным образом. Мы называем это проблемой сквозной оптимизации. Обратите внимание, что если бы были оптимизированы только параметры SVM, а все остальные параметры были зафиксированы, задача оптимизации могла бы быть сформулирована как квадратичная программа, взяв двойственную и решив в замкнутой форме (Schölkopf et al. 2002). Это наиболее часто используемый метод оптимизации параметров SVM.

Для решения задачи сквозной оптимизации мы используем метод оптимизации на основе градиента.Такие методы являются наиболее часто используемыми методами оптимизации параметров нейронной сети (Goodfellow et al., 2016). Существует два основных подхода, которые можно использовать для применения метода оптимизации на основе градиента к задаче оптимизации с ограничениями. Первый подход состоит в том, чтобы спроецировать результат каждого шага градиента обратно в допустимую область. Второй подход состоит в том, чтобы преобразовать задачу оптимизации с ограничениями в проблему без ограничений и решить эту проблему. Такое преобразование может быть достигнуто с помощью метода Каруша-Куна-Такера (KKT) (Nocedal and Wright 2006).В этой работе мы используем первый подход. На практике это сводится к передаче параметров σ l и β l через функцию max (·, 0) после каждого шага градиента.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *