libsvm

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文字列/カテゴリの機能を自動的にエンコードするクラスがlibsvmにありますか？私はlibsvmstringoutcomedatawriterというものを見つけました。上記のコードを使用するエンコードのタイプはどれですか？ 1つのホットエンコーディング？

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訓練されたSVMモデルをMatLabからエクスポートしてAndroid（Java）で使用する方法

MatlabでSVMモデルを訓練し、.matファイルとして保存しました。どのように私はJavaで使用できる形式でそれを保存することができますか？ Java上でMatLabモデルを使用する他の方法があります（モデルパラメータを使用してJavaで新しい予測子を作成する場合と同じです）。感謝:)

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SVM-RFEアルゴリズムの実装は

の実装にRコードを使用しています。このソースのアルゴリズムhttp://www.uccor.edu.ar/paginas/seminarios/Software/SVM_RFE_R_implementation.pdfですが、rコードでgnumライブラリを使用するように少し変更しました。機能 svmrfeFeatureRanking = function(x,y){ n = ncol(x

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scikit学習の特徴表現をLibSVMフォーマットに変換する

私はポイントシング・ランキングモデリングの機能をパイプライン化して組み合わせるためにscikit-learn Transformerクラスを使用していましたが、これらの機能をLibSVMフォーマットに変換して試してみたいXGBostと他の方法。 scikit-learn機能をLibSVM形式にダンプする簡単な方法はありますか？ありがとう。

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単純なデータセット（Opencv 2.4.9）のSVMトレーニングの問題

OpenCVでSVMを学ぶ簡単な例を試していますが、トレーニング後に正しいサポートベクトルが得られません。この問題を理解するための助けが必要です。私のコードは次のとおりです。私は期待どおり #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include

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PythonのScikitクラシファイア `.fit`メソッドを呼び出すと何かが繰り返し実行されますか？

私はscikit SVMを使用していますが、sample_weightsをカスタマイズして、分類子に渡してSVMをテストしたいと思います。通常の実装では、sample_weightsがデフォルト値の1です。（sample_weightは、ユーザーがいくつかのサンプルに他のサンプルよりも大きな影響を及ぼすことを可能にします）。ワークフローは標準です - 各モデルをトレーニングサブセットに合わせて、

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libsvm形式のデータセットを使用して機械学習モデルを構築する方法

私は.libsvmフォーマットで書かれたデータセットを持っています。機械学習アルゴリズムを使用して分類モデルを構築したいと思います。私はウェカ環境バージョン3.6.12を試してみたが、私は次のエラーを取得：だから weka.core.convrters.LibSVMLoaderfailed to load 'train.ecml.libsvm.txt' Reason: Unable to det

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dlibを使用して高次元lbp記述子を抽出した後、LIBSVMでトレーニング

dlibを使用して表情を取得し、記述子を抽出し、libsvmを使用して得られたデータを訓練する表情認識プロジェクトを行っています。私はVisual Studio Community 2015でC++を使用しています。これまでは、高次元のLBP記述子を抽出し、libsvmを使用して得られた機能を理解し、訓練したいと考えています。私は私の 'フィーチャー'ベクトルの中のデータを理解できず、さらにそれを

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SVM回帰のクロスバリデーション

クロスバリデーションを実行して、SVRのRBFカーネル（サポートベクター回帰）の最良のパラメータガンマとCを選択します。私はLIBSVMを使用しています。私は3Dメッシュの4つのグループを含むデータベースを持っています。私の質問は：私が使用しているこのアプローチは、4倍のクロスバリデーションでOKですか？私は、RBF KernalのパラメータCとGammaを選択するために、予測値とgroud_