svm

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    打印前10個特徵的名稱及其卡方值

    我有分類問題。我爲數據建立了一組功能。我用SVM進行分類。我想評估這些功能。 ch2=SelectKBest(score_func=chi2, k='all') top_ranked_features = sorted(enumerate(ch2.scores_),key=lambda x:x[1], reverse=True)[:1000] top_ranked_features_indic
    python machine-learning scikit-learn svm 2017-01-13

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    支持向量機 - R的代碼 - 預測時間序列

    我試圖預測，使用R代碼的時間序列殘差的殘差。我的數據集有以下兩列（我會放一個樣品與第10行）： Observation Residuals 1 -0,087527458 2 -0,06907199 3 -0,066604145 4 -0,07796713 5 -0,081723932 6 -0,094046868 7 -0,101535816 8 -0,101884203 9 -
    r svm prediction 2017-01-14

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    Verbose log abbriviations在SVC中的含義，scikit-learn

    我正在尋找scikit-learn中SVC函數的詳細日誌abbriviations的含義？ 如果nSV是支持向量的數量，#iter是迭代次數，nBSV，rho，obj的意思是什麼？ 這是一個例子： import numpy as np from sklearn.svm import SVR sets=np.loadtxt('data\Exp Rot.txt') # reading data
    python scikit-learn svm verbose 2017-01-25

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    如何在多類分類中獲得jlibsvm預測概率

    我是SVM的新手。我使用jlibsvm爲多級分類問題。基本上，我正在做一個句子分類問題。有3類。我的理解是我在做一對一的分類。我有一個相對較小的火車。總共75個句子​​，其中25個句子屬於每個類別。 我提出3個支持向量機（所以3個不同的型號），其中，在訓練中，SVM_A，句子屬於A類將有一個真正的標籤，即和其他句子將有- 1標籤。相應地爲SVM_B和SVM_C完成。 在測試時，爲了得到句子的真實標
    machine-learning svm libsvm 2017-01-27

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    無法讓SVM按預期工作

    我是這方面的新人。我試圖做的是訓練許多支持不同參數（不同類型的未來我希望的圖像簽名）的數據集，然後預測每個SVM並接受最常見的類。 我試圖讀取許多人的關於SVM圖像訓練的代碼，但無法弄清楚我在做什麼我錯了我的代碼。什麼我試試，svm.Predict總是返回0. 任何幫助或提示是非常讚賞。 internal class SVMClassifier { Dictionary<in
    c# opencv svm emgucv 2017-01-27

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    在MATLAB的svm圖中添加軸標籤

    我正在使用svm進行異常檢測。我正在使用二維數據。 svmStruct = svmtrain(trf3,labeln1,'kernel_function','rbf','ShowPlot',true,'method','QP'); ok1 = svmclassify(svmStruct,testf3,'ShowPlot',true); 所以在上面的培訓和測試圖中顯示，但我想用xlabel和y
    matlab svm matlab-figure 2017-01-27

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    libsvm-java在幾次迭代訓練後拋出NullPointerException

    我正在使用libsvm java包爲一個句子分類任務。我有3個班。每個句子都表示爲大小爲435的矢量。vector_file的格式如下： 1 0 0.12 0 0.5 0.24 0.32 0 0 0 ... 0.43 0第一個數字表示類標籤，剩下的是矢量。 以下是我怎麼想提出的svm_problem： public void makeSvmProb(ArrayList<Float> inputVe
    machine-learning svm libsvm 2017-01-30

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    scikit學習LDA給出意想不到的結果

    我試圖用scikit學習LDA分類器來分類一些數據。我不完全確定要從中「期望」什麼，但是我所得到的很奇怪。這似乎是一個很好的機會來了解技術的缺點，或者我錯誤地應用它的方式。我知道沒有一行可以完全分離這些數據，但似乎有比它發現的更好的行。我只是使用默認選項。有關如何做得更好的想法？我正在使用我的數據集大小的LDA because it is linear。儘管我認爲線性SVM具有類似的複雜性。也許這
    python scikit-learn svm linear-regression 2017-01-31

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    CPLEX矩陣和機器學習應用程序的分解

    我正在處理大矩陣，並且我的代碼在我的終端中以'殺死：9'消息結束。我正在使用Mac OSx。 明智的程序員告訴我，我的代碼中的問題喜歡存儲的矩陣，我正在處理。 nn = 35000 dd = 35 XX = np.random.rand(nn,dd) XX = XX.dot(XX.T) #it should be faster than np.dot(XX,XX.T) yy = np.ra
    python matrix machine-learning svm cplex 2017-01-31

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    scikit擬合數據錯誤

    我想實現一個學習算法來預測圖像是否有目標值1或0。首先，我的目標值設定爲如此... real = [1] * len(images) fake = [0] * len(fake_images) total_target = real + fake total_target = numpy.array(total_target) >>> [1 1 1 ... 0 0 0 0] 接下來
    python numpy machine-learning scikit-learn svm 2017-02-01
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