我想使用LibShortText，但我不完全明白它是如何工作的。 從README，它看起來像它的功能是文本文件。不過，我需要進行分類是已經在LIBSVM格式文件，所以我想喜歡text-train.py和text-predict.py功能不會做......？ 的README還指出： If a preprocessor directory is given instead, then it is as
在LIBLINEAR docs，我們有 matlab> model = train(training_label_vector, training_instance_matrix [,'liblinear_options', 'col']);
-training_label_vector:
An m by 1 vector of training labels. (ty
我使用LibLinear運行了一個多類SVM，但模型爲每個類的某些典型特徵提供了很高的權重。對於第1類，對於第1類而言非零的特定變量，否則在我的超平面方程中具有非常主要的權重。 我想在計算特定類的超平面時忽略這些特定功能。一種方法是將零重量分配給這些功能。我如何更改此代碼？ 對於防爆： For Class 1, I assign W=0 for Feature_1
For Class 2, I
我是SVM的初學者，我已經成功實現了一類分類。現在我想知道關於多分類的分類，這是非常困惑的。 我經歷了How to do multi class classification using Support Vector Machines (SVM)，我想要完全相同的輸出，但鏈接沒有使用windows的具體示例。如果任何人都可以幫助我在Windows中爲「ONE-AGAINST-ONE」，「ONE你會