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jack199008

木虫 (正式写手)


[交流] 审稿人质疑采用支持向量机进行数据处理的必要性,这个怎么破?

本人进行数据处理时采用了支持向量机,识别效果不错,写成了论文头到了Structural Control and Health Monitoring。现在收到了审稿人的回复意见,大修改,其中主要意见如下:
Overall, I feel that the need for SVM to separate is not clear. The temperature profile itself is visually separable. There is no need to fit a model or build a classifier. In addition, the simple fit using empirical model could be used to separate the samples. Why do we need a SVM classifier? I feel the contribution is very weak and the paper is not acceptable for possible publication.
这个审稿人觉得没必要使用支持向量机作为分类器,但本人坚持使用支持向量机,有没有虫子遇到过类似的问题,求各位支支招!有模式识别,数据挖掘的大牛支招再好不过啦!
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wswsjz

木虫 (职业作家)



jack199008(金币+1): 谢谢参与
Good health
2楼2013-07-31 14:35:09
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gadfly7

木虫 (著名写手)



jack199008(金币+1): 谢谢参与
审稿人给了据稿了,但是编辑大修,说明编辑还是认可的,那就充分论述,最好比较SVM比常规的好在哪里,我觉的还是有可能的。
19楼2013-07-31 15:49:28
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roaringwind

金虫 (正式写手)



jack199008(金币+1): 谢谢参与
数据处理当然有很多种方法,审稿人可能习惯用其他方法。
如果你坚持用SVM,我觉得可以这样做:你把用不用SVM作为分类器的效果作一个对比,单独写成一页文字,作者附件。发给审稿人。
21楼2013-07-31 15:58:13
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jack199008

木虫 (正式写手)


引用回帖:
19楼: Originally posted by gadfly7 at 2013-07-31 15:49:28
审稿人给了据稿了,但是编辑大修,说明编辑还是认可的,那就充分论述,最好比较SVM比常规的好在哪里,我觉的还是有可能的。


谢谢提供思路
顺便给自己打打气
22楼2013-07-31 16:42:34
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jack199008

木虫 (正式写手)


引用回帖:
21楼: Originally posted by roaringwind at 2013-07-31 15:58:13
数据处理当然有很多种方法,审稿人可能习惯用其他方法。
如果你坚持用SVM,我觉得可以这样做:你把用不用SVM作为分类器的效果作一个对比,单独写成一页文字,作者附件。发给审稿人。

嗯,这个方法不错
谢谢提醒
23楼2013-07-31 16:45:05
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sewell

铁杆木虫 (正式写手)



小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
要讲清楚为什么很重要!为什么用SVM?而不用其他的方法?他的优点体现在什么地方?是不是最优的?
24楼2013-07-31 19:05:57
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leexianlang

铜虫 (小有名气)



小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
支持向量机一般用来处理大规模数据分类判别,你的数据是否是大规模数据。其实现代算法都是处理大规模数据的,几十几百个数据完全没必要用这些算法,数据量太少无法体现数据处理方法的优越性,数据太少也可能导致判断的失误。不要为写文章而写算法,中国人的算法的文章多是在滥竽充数。

[ 发自手机版 http://muchong.com/3g ]
25楼2013-07-31 19:22:48
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jack199008

木虫 (正式写手)


引用回帖:
25楼: Originally posted by leexianlang at 2013-07-31 19:22:48
支持向量机一般用来处理大规模数据分类判别,你的数据是否是大规模数据。其实现代算法都是处理大规模数据的,几十几百个数据完全没必要用这些算法,数据量太少无法体现数据处理方法的优越性,数据太少也可能导致判断 ...

试验数据确实只有好几百个,假设这个技术应用到实际,一米有两个数据采集点,海底管道通常上几十公里,一次扫描会有将会有十几万,甚至更多的数据。实际应用中,数据量还是很大的。
构思这篇文章时,确实看了不少的国内关于支持向量机、模式识别的文章。也或多或少的受它们的影响吧。看到一定程度之后,再看国外的文章。确实如您所言,国内好多文章是滥竽充数的。

向大牛敬礼!!
26楼2013-07-31 19:49:22
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jack199008

木虫 (正式写手)


引用回帖:
24楼: Originally posted by sewell at 2013-07-31 19:05:57
要讲清楚为什么很重要!为什么用SVM?而不用其他的方法?他的优点体现在什么地方?是不是最优的?


多谢大牛指点,渐渐有自己的思路了,希望成功投稿
祝君好运!
27楼2013-07-31 19:54:03
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zkfzle

铜虫 (小有名气)



小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
数据是否无法用常见的诸如线性分类器等进行分类?是否需要用核函数将低位数据映射到高维空间中进行处理?如果能找到类似的使用数据的话,就可以阐述用SVM了。
28楼2013-07-31 20:04:27
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jack199008

木虫 (正式写手)


引用回帖:
28楼: Originally posted by zkfzle at 2013-07-31 20:04:27
数据是否无法用常见的诸如线性分类器等进行分类?是否需要用核函数将低位数据映射到高维空间中进行处理?如果能找到类似的使用数据的话,就可以阐述用SVM了。

多谢提醒
29楼2013-07-31 20:41:54
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access6207

银虫 (著名写手)



小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
SVM是牛刀,如果问题只是杀鸡,你用牛刀当然不对了
不过估计你论文不怎么样,纯粹套个SVM,这个必须被人毙
31楼2013-08-01 06:25:24
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风雨无阻c

新虫 (小有名气)



小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
请问楼主投的什么杂志呢?
33楼2013-09-04 14:33:44
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andycoy

木虫 (著名写手)



小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
经验模型比智能模型更有意义 前者更具通用性和实用性

[ 发自手机版 http://muchong.com/3g ]
34楼2013-09-04 14:51:55
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jack199008

木虫 (正式写手)


引用回帖:
33楼: Originally posted by 风雨无阻c at 2013-09-04 14:33:44
请问楼主投的什么杂志呢?

structural control and health monitoring

[ 发自小木虫客户端 ]
35楼2013-09-04 16:17:58
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jack199008

木虫 (正式写手)


引用回帖:
34楼: Originally posted by andycoy at 2013-09-04 14:51:55
经验模型比智能模型更有意义 前者更具通用性和实用性

多谢点化

[ 发自小木虫客户端 ]
36楼2013-09-04 16:19:05
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风雨无阻c

新虫 (小有名气)


引用回帖:
35楼: Originally posted by jack199008 at 2013-09-04 16:17:58
structural control and health monitoring
...

投的英文啊
37楼2013-09-04 20:33:51
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简单回复
huaxiduan3楼
2013-07-31 14:39   回复  
jack199008(金币+1): 谢谢参与
dyz7310134楼
2013-07-31 14:42   回复  
jack199008(金币+1): 谢谢参与
段小飞5楼
2013-07-31 14:44   回复  
jack199008(金币+1): 谢谢参与
davai6楼
2013-07-31 14:48   回复  
jack199008(金币+1): 谢谢参与
2013-07-31 14:51   回复  
jack199008(金币+1): 谢谢参与
yaoyao1458楼
2013-07-31 14:54   回复  
jack199008(金币+1): 谢谢参与
假大空9楼
2013-07-31 15:12   回复  
jack199008(金币+1): 谢谢参与
天涯201210楼
2013-07-31 15:14   回复  
jack199008(金币+1): 谢谢参与
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jack199008(金币+1): 谢谢参与
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jack199008(金币+1): 谢谢参与
2013-07-31 15:33   回复  
jack199008(金币+1): 谢谢参与
personalpc14楼
2013-07-31 15:34   回复  
jack199008(金币+1): 谢谢参与
chenyh71815楼
2013-07-31 15:37   回复  
jack199008(金币+1): 谢谢参与
98212101216楼
2013-07-31 15:37   回复  
jack199008(金币+1): 谢谢参与
沧__海17楼
2013-07-31 15:39   回复  
jack199008(金币+1): 谢谢参与
2013-07-31 15:42   回复  
jack199008(金币+1): 谢谢参与
2013-07-31 15:52   回复  
jack199008(金币+1): 谢谢参与
kfc27530楼
2013-07-31 21:19   回复  
wqhbaby32楼
2013-08-01 06:38   回复  
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