svmlight

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    加載svm學習配置文件在gate工具時出錯

    我是機器學習的新手。當我嘗試通過門進行學習時，它顯示出一些錯誤。學習配置文件如下。 <?xml version="1.0"?> <ML-CONFIG> <SURROUND value="false"/> <FILTERING ratio='0.2' dis='far'/> <EVALUATION method="holdout" runs="2" ratio="0.66"/> <
    machine-learning svm libsvm gate svmlight 2015-02-12

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    爲什麼SVMLite會以很少的訓練輸入來分類？

    我使用SVM Light對用OpenCV處理的圖像進行分類。圖像製作成黑白，模糊一點，而來自opencv的HOG檢測器用於創建一個特徵向量，其中帶有標記爲1的正像和具有-1的負像的向量。當我在7個正面和7個負面過程圖像上運行SVMLight火車文件時，它會錯誤分類7個負面文件中的4個。 但是，在較大的輸入下，它訓練時沒有錯誤分類。有誰知道爲什麼這可能是這種情況？ Correctly classif
    opencv machine-learning svm svmlight 2016-03-22

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    將text2vec dtm寫入文件（csv或svmlight）

    我今天遇到了text2vec軟件包，這正是我需要解決特定問題的原因。但是，我一直無法弄清楚如何將使用text2vec創建的dtm導出到某種輸出文件。我的最終目標是使用text2vec在R中生成特徵，並將生成的矩陣導入到H2O中進行進一步建模。 H2O可以讀取CSV或SVMLight格式。 我創建的第一個是987753 x 8806 sparse Matrix of class "dgCMatrix
    r sparse-matrix svmlight text2vec 2016-11-27

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    Azure機器學習Web服務輸入數據問題

    我以創建Azure ML web服務爲例，在部署Web服務時遇到未知錯誤。錯誤沒有解釋，所以很難追蹤。 在演播室內運行實驗時，實驗運行時沒有任何問題。但是，當部署到webservice時，測試功能失敗，輸入與錄音棚中相同。 我也發佈了一個服務的樣本，以查看是否有人可以看到問題是什麼。 https://gallery.cortanaintelligence.com/Experiment/mywebs
    azure python-module azure-machine-learning svmlight 2016-07-01

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    Python的H2O svmlight數據

    我與形式的值的svmlight格式的文件： 92.91 18256731:1 71729421:1 72329637:1 83328561:1 118265976:1 134892759:1 198163358:1 352348616:1 526943048:1 5.30 102156934:1 134892759:1 198163358:1 254112843:1 262373758:1 512
    python h2o svmlight 2017-08-02

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    爲什麼來自xgboost的dmatrix加載svm輕型文本文件如此之快

    我使用svm light文件作爲稀疏矩陣的存儲。 的測試表明，對於31700108x54070矩陣570601944個條目 import xgboost as xgb dtrain = xgb.DMatrix(train_file) 使用21秒，方式快於 from sklearn.datasets import load_svmlight_file x_train, y_train = l
    python scikit-learn xgboost svmlight 2016-10-10

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    與我創建了一個SVMlight文件從一個數據幀的大熊貓只有一條線路從sklearn

    load_svmlight_file（）溢出錯誤： from sklearn.datasets import load_svmlight_file from sklearn.datasets import dump_svmlight_file dump_svmlight_file(toy_data.drop(["Output"], axis=1),toy_data['Output'],"../da
    python scikit-learn svmlight 2015-09-14

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    svm_light錯誤「功能必須處於遞增的順序」

    輸出svm_learn train.dat model.out Scanning examples...done Reading examples into memory...100..200..300..400..500..Features must be in increasing order!!! : Undefined error: 0 LINE: -1 1:5 14:14 21:1
    machine-learning nlp svm svmlight 2016-05-24

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    如何通過svmlight提供平衡訓練數據集的平衡訓練成本？

    e1071的SVM成本似乎與svmlight的成本不同。 e1071庫的使用手冊對其成本參數說明如下定義： cost of constraints violation (default: 1)—it is the ‘C’-constant of the regular- ization term in the Lagrange formulation 這基本上是未命中分類的允許範圍。存在由s
    machine-learning classification svm svmlight 2015-01-17

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    性能SVMlight Multilabel Classificaiton（功能：1000）

    我目前正在進行多標籤分類。作爲分類器，我使用SVMlight並將多標籤問題二值化。這意味着在我的情況下超過1000分類運行。 我有一個固定的特徵尺寸1000，模型的培訓需要超過3天（2 GHz Intel Core 2 Duo，8 GB）。有沒有人經歷，如果它是常見的，它需要很長時間，或者你可以給我任何建議如何提高性能？你認爲對高性能機器的改變會產生很大的影響嗎？ 在此先感謝！
    performance machine-learning scikit-learn multilabel-classification svmlight 2016-04-26
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