libsvm

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    2つのクラスの間でいくつかの値を分類する必要があります。 トレーニングセットとして使用できる約30の値があり、各値には10の異なるディメンションがあります。 libSVM(Pythonで)を使用していますが、かなりうまく機能しているようです。 私は、いくつかの次元が分類プロセスの他のものよりも「重要」であると考えているので、libSVMによって計算されたモデルにも解釈を与えようとしています。 y,

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    libsvmのsvm_predict()メソッドに関する質問があります。 >>> y, x = [1,-1], [{1:1, 3:1}, {1:-1,3:-1}] >>> prob = svm_problem(y, x) >>> param = svm_parameter('-c 4 -b 1') >>> m = svm_train(prob, param) >>> p_label, p

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    私はサポートベクターマシンの基本を理解しようとしており、多くのオンライン記事をダウンロードして読んでいます。しかし、まだそれを把握することはできません。 私が知りたいのですが、あなたが考える、そのことを か何かを理解するために使用することができるいくつかの 素敵なチュートリアル サンプルコードを、存在する場合SVMの基礎を簡単に学ぶことができます。 PS:私は何とかPCA(Principal Co

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    私は、SVMのパフォーマンスをテストして、いくつかの個人を4つのグループ/クラスに分類することに興味があります。 MATLABのsvmtrain LibSVM関数を使用するとき、私はこの方程式の値に基づいて4つのグループの中でそれらの個体を分類するために使用される3つの方程式を得ることができます。方式は次のようになります: All individuals (N)* |

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    svm_modelをlibsvmを使ってsvm_trainから取得したら、モデルからrhoとSVを取得するにはどうすればよいですか?私はモデルを入手したときにこれらの値がプリントアウトされていることを知っていますが、私はどのようにSVを取得するのか分かりません。 例:今すぐ svm_model = svmutil.svm_train(Labels,X, svm_options) 、svm_mo

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    ニュース記事の分類にSVMを使用しようとしています。 フィーチャー(文書内の固有の単語)を行として含む表を作成しました。 これらの機能を使って重み付けマップを作成しました。すなわち、記事が、特徴ベクトルテーブルの一部である単語を有し、その位置が1またはそれ以外の場合は0とマークされている場合。 例: - トレーニングサンプルが生成... 1~1:1~2:1~3:1~4:1~5:1~6:1~7:1~

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    私は回帰分析にLIBSVMを使用し始めています。私の世界には約20の機能と数千から数百万のトレーニングサンプルがあります。私は2つの事について興味 : は、おそらくの.modelファイルまたは他の場所では、モデルの精度や信頼性を示しメトリックはありますか? 機能の重要性を判断するにはどうすればよいですか?たとえば、身長を身長、肩幅、性別、髪色の関数として予測しようとすると、髪色は体重を予測する重要

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    LibSVMを使用してテキストの分類を行うことに興味があります。どのように用語/単語を数値データに変換することをお勧めしますか?LibSVMはそれを理解できますか? ありがとうございました!

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    私の最終論文私は、色と奥行き情報を組み合わせて3D顔認識システムを構築しようとしています。最初のステップは、反復最近点アルゴリズムを使用して、指定されたモデルヘッドにデータヘッドを再配置することです。検出ステップのために、私はlibsvmの使用について考えていました。しかし、深さと色情報を1つの特徴ベクトルに結合する方法を理解していませんか?彼らは依存する情報です(各点は色(RGB)、奥行き情報、

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    そこに良いC++ SVMライブラリがありますか? libsvm http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/を試しましたが、これまで私は驚きませんでした。 私はまた、SVMLightとTinySVMについて聞いたことがあります。あなたはそれらを試しましたか?新しい選手? ありがとうございます! torch機械学習ライブラリに実装