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このコンピュータでサポートされているSDKコンパイラが見つかりません/ LIBSVM

Windows 10 PCにLIBSVMをインストールしようとしています。毎回私は、私は次のエラーを取得するメイクファイルを実行しよう：私はすべてのサポートされているコンパイラおよびそれらの非をインストールしようとした No supported SDK or compiler was found on this computer. For a list of supported compilers

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マルチラベル回帰問題にlibsvmを使用することは可能ですか？

6属性の値に応じて球座標（r、theta、phi）を予測する必要があるシナリオがあります。回帰オプション付きのLibsvmを使用しています。オブジェクトのインスタンスに従ってラベルを個別に予測すると意味がありません。また、ラベルを結合して各r、theta、phiに固有のラベルを割り当てると、それは有意義ではなく、SVMは予測に収束しません。私はSVMに3つの座標の組み合わせを分析し、それに応じて訓

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Eclipse IDEのCでLIBSVMを使用しているエラー

EclipseでCを使用してバイナリクラスの機械学習（2クラスのみ）を実行するためにLIBSVMを使用しようとしています。トレーニングデータを使用する前に、単純なXOR問題を実行して、LIBSVMが正しい出力値（+1とする予定）を予測できるかどうかを確認しました。私はプロジェクトを作成した後、undefined reference to '_Heap_Begin'、undefined refer

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Javaプログラミングでは、私のJavaコード

にLIBSVMをインポートする方法を、私たちはまずので、我々はすべての import weka.classifiers.trees.RandomForest; ... RandomForest rf = new RandomForest(); // RandomForest object 、以下のコードの形でWEKAで分類したり、クラスタ化アルゴリズムを呼び出すことができ、私たちのクラスパ

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スカラ/スパーク：

をLIBSVMするデータフレームにゼロ膨張したデータを変換する私はスカラ座に非常に新しいです（一般的に、私はRでこれを行う）私はある大きなデータフレーム（2000+列、100000+行）をインポートしていますゼロ膨張した。を次のように私は手順を理解したようなフォーマットステップをLIBSVMするためにデータを変換するにはタスクがあるDoubleTypeに設定し、ターゲットがintである

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マルチクラスの問題のためのruby libsvm

マルチクラス予測の場合、this gemのライブラリ例に従えば、予測が少し不正確になります。テストセット（教師がクラスに遅刻した生徒怒鳴らが、後に謝罪した。）コードでHEALTH require 'libsvm' # Let take our documents and create word vectors out of them. # documents = [ # 0 is JOK

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PySpark MLUtils既存のファイルを上書きするsaveAsLibSVWMFile

私は2回保存したいデータセットを持っています。 1つはタイムスタンプで、もう1つは現在のバージョンとして設定します。したがって、私は既存のファイルを上書きする必要があります。次のコードを実行すると、pysparkは既に存在する例外をスローします。現在のファイルを上書きする方法はありますか？ #Save the training dataset as LibSVM File path="hdfs

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パンダのデータフレームをlibsvm形式に変換するには？

私は以下のようなパンダのデータフレームを持っています。 df Out[50]: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ... 90 91 92 93 94 95 96 97 \ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ... 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 2 1 1 1 1 1 1 1 1

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R - OverfittingでのSVMパラメータのチューニング

私は現在、バイナリ分類問題のためにSVM（RBFカーネル）分類子を訓練する必要があるプロジェクトに取り組んでいます。私はRとLIBSVM（パッケージe1071)を使用していますし、私のSVMのパラメータを調整するtune機能の使用を模索したマイRコードは以下の通りです：。 svmTune <- tune(svm, train.x=x, train.y=y, kernel='radial',

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libsvmを使ってSVMの質問を理解する

ここで私は2人の人物とそれらにいくつかの質問を投稿します。誰も私がそれらを解決するのを助けることができますか？ 1. Training a simple linear SVM: % svm-train -t 0 -c 100 data0 data0.model % python drawBoundary.py data0 where: -t 0 -- use a linear kernel