svm

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    支持向量機matlab示例

    code shown here 我試圖實現SVM進行分類。目標是輸出電源信號的原始正確網格（.wav文件）。網格標題爲A-I，訓練集合共有93個信號，49個練習信號。我有一個93x10x36的特徵向量矩陣。有誰知道我爲什麼會顯示錯誤？ TrainCorrectGrid和Training_Cepstrum1都有93行，所以我不明白問題是什麼。任何幫助是極大的讚賞。 error shown here
    matlab svm 2016-10-22

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    在我的java代碼中使用WEKA SVM模型時出錯（保存在WEKA中後爲空SVM模型）

    我已經在WEKA（3.7.3）中訓練過LIBSVM模型，現在想在我的java代碼中使用它。但是，我收到一個例外。 Exception:Attempt to invoke interface method 'double weka.classifiers.Classifier.classifyInstance(weka.core.Instance)' on a null object referen
    java android svm weka libsvm 2016-10-24

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    最便宜的方法來分類HTTP發佈對象

    我可以使用SciPy對我的機器上的文本進行分類，但是我需要在實時或近乎實時的HTTP POST請求中對字符串對象進行分類。如果我的目標是高併發性，接近實時輸出和小內存佔用，我應該研究哪些算法？我想我可以通過Go中的支持向量機（SVM）實現，但是對我的用例來說，這是最好的算法嗎？
    algorithm go machine-learning svm text-classification 2016-10-27

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    爲什麼Python中的LIBSVM問我浮動值？

    我在python中使用LIBSVM實現SVM分類問題。我有一個包含1.0和-1.0的numpy數組，稱爲train_labels，另一個numpy數組中名爲train_data的對應特徵。由於LIBSVM不接受numpy數組，我使用下面的代碼將它們轉換爲列表。 train_labels = train_labels.tolist() train_data = train_data.tolist(
    python numpy svm libsvm 2016-11-05

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    SVM是否總是收斂？

    我在python中使用scikit-learn來分類我的實例使用svm.SVC;然而，對於某些參數組合來說，它們決不會停止。這是因爲算法需要更多時間。或者有可能算法不收斂到極值點。 請注意，我沒有對我的數據做任何假設。知道了，svm是否總是收斂於任意數據集？
    python scikit-learn svm 2016-11-06

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    在C++或MATLAB上實現SVM-SMO算法

    有人能幫我找到沒有以下代碼收斂在MATLAB上的錯誤嗎？請注意，k意味着內核並有其自己的功能。 我嘗試在圖片使用算法來實現它： 我的實現： while 1 num_changed_alphas = 0; %step 4 if (Y .* alphas < B) [Yigi , i_WS] = max(Y .* g) end %step
    algorithm matlab svm 2016-11-07

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    我什麼時候必須使用scikit的fit方法學習？

    我不明白什麼時候我必須使用scikit學習的擬合方法。 在這個網頁：http://machinelearningmastery.com/automate-machine-learning-workflows-pipelines-python-scikit-learn/ 有一個管道+ StandardScaler的例子。不使用擬合方法。 但在這另一個：http://scikit-learn.org/
    python-3.x scikit-learn svm 2016-11-08

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    createdamples後沒有.vec文件OpenCV - 哈爾培訓

    我需要你的幫助:)今天，我訓練了正面圖像和HAAR檢測的負面圖像。我跟着下面這個命令：我的終端上 opencv_traincascade -data classifier -vec samples.vec -bg negatives.txt\ -numStages 20 -minHitRate 0.999 -maxFalseAlarmRate 0.5 -numPos 1000\ -numNeg 6
    c++ opencv svm 2016-11-09

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    在訓練SVM對圖像進行分類時設置具有序列錯誤的數組元素

    我試圖使用帶有1022圖像和1022多類標籤（每個標籤有14個類）的python在SVM中使用SVM進行圖像分類。 mypath = 'path' k = listdir(mypath) images = np.empty((len(k)-1), dtype=object) resized_imgs = np.empty((len(k)-1),dtype=object) for n in
    python arrays python-3.x scikit-learn svm 2016-11-09

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    是否需要對SVM中預測的輸入向量進行歸一化？

    對於不同比例的輸入數據，我明白用於訓練分類器的值必須針對正確分類（SVM）進行歸一化。 那麼預測的輸入向量也需要歸一化嗎？ 我的場景是訓練數據被規範化並序列化並保存在數據庫中，當必須完成預測時，序列化的數據被反序列化以獲得規範化的numpy數組，然後numpy數組適合在分類器上並且用於預測的輸入向量被應用於預測。那麼這個輸入向量是否也需要進行歸一化？如果是這樣，怎麼做，因爲在預測時我沒有實際的輸入
    machine-learning svm normalization 2016-11-10
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