¿Cómo puedo generar datos a partir de una SVM?

Question

Me gustaría generar muestras de una máquina de soporte vectorial, con un núcleo Gaussiano y un fijo C y sigma? Para ejemplos, (x1,x2) y clase correspondiente etiqueta y

Efectivamente me gustaría generar un conjunto de datos de ejemplo que conozco a un C y sigma que funcionan bien. Y después de conocer estos valores me puede acceder a varios método de hyper-parámetro de optimización de los métodos?

He visto la forma en que se puede hacer con Gaussiano procesos pero son probabilísticos, así que no estoy realmente seguro de cómo o si se puede hacer con SVMs? O es que hay una manera diferente de construir un conjunto de datos para evaluar hyper-parámetro de optimización de rutinas?

Answer 1

Como Steven dice, me gustaría generar nuevas muestras en un "sensible", y, a continuación, me gustaría utilizar el SVM para clasificar a ellos y a ver si pertenecen a la clase que se está buscando.

Ahora, este muestreo no corresponde a la verdadera distribución de los datos

¿A qué me refiero sensatas? Por ejemplo, en el caso de reconocimiento de objetos o de OCR, se aplica algún tipo de transformación (3D y/o 2D rotaciones, deformaciones, ...), ya que uno espera que suceda en la realidad, y desea que el sistema sea capaz de ocuparse de ellos.

Espero que ayude