libsvm

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libsvm matlabに2つのエラーがありますモデルでは、確率的な見積もりと添え字の割り当ての次元の不一致をサポートしていません

それぞれの確率を得るためにストラテジ 'one against all'を使ってライブラリLIBSVMを使って5つのテスト画像のリストを分類しますクラス。使用されるコードは怒鳴るです：私はこのエラーを取得 load('D:\xapp.mat'); load('D:\xtest.mat'); load('D:\yapp.mat');%% matrix contains true class of

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svm-scale libsvmでの警告

epsilon-svrにlibsvm-3.21を使用しています。私は非常に多くの非ゼロ（疎フォーマット）のトレーニングデータを持っています。私は範囲[0、1]に機能を拡張するsvm-scaleを使用すると、私はこれが私の予測に影響を与えず、この警告を無視しなければならない。この警告 WARNING: original #nonzeros 503981 > new #nonzeros

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SVM分類 - 正規化のR

私はSVMの分類で作業したいと思います。 SVMモデルを使用する前に、データセットの列ごとにフィーチャを正規化（または拡大縮小）することは可能ですか？あなたのデータはNaN値を持つか、0分散を持つ変数が含まれている場合は、最初の関数を使用する前に、元のデータセットを処理し、サブセットができます：あなたはsapplyでscale機能を使用することができます train <- read.csv("t

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状態（訓練されたLIBSVM）を含むJavaオブジェクトの移植

これはどのJavaオブジェクトにも適用できますが、機械学習、特にlibsvmのコンテキストで尋ねます。私は1つのライブJavaシステムで訓練されたSVMを持っています。この種のオブジェクトの状態を保存し、訓練されたオブジェクトを別のJavaシステムに移動するシステムを取得する方法はありますか？ありがとうございます。

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Libsvmとvl_featの違いSVM

私は画像分類プロジェクトに取り組んでいます。私は、Lib-SVMとVl_feat SVMの実装で、リニアカーネルを使用しました。どちらの分類器も異なる結果を返すので、2つのライブラリ間でどのような違いがあるのかを説明できます。

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libSVMパッケージから上位n個のクラスとそれに対応する信頼レベルを取得します

libsvmライブラリ（https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/）を使用してデータを分類しています。私の理解のprob_estimatesから [predict_label, accuracy, prob_estimates] = svmpredict(lbpModel.labels(1,1), lbpModel.features(1,:), train

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LIBSVMデータエラーを伴うSpark Decision Tree

Pythonを使用してCSVをLIBSVMデータ形式に変換しました。 LIBSVMのフォーマットは以下の通りです。最初の列がターゲットです。 0 0:1 1:2 2:1 4:11 6:4 7:7 8:1 9:99 10:70 11:1 0 0:1 1:2 2:1 4:8 5:1 6:3 7:7 8:1 9:99 10:62 11:1 スパークでMLLibディシジョンツリーの私のコード

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SVik回帰のためのScikit学習パッケージの問題

私はScikit学習パッケージを使用してSVM回帰モデルに適合しようとしていますが、私が期待しているように機能しません。あなたは私にエラーを教えてください？私が使用したいコードは次のとおりです。私が持っている from sklearn.svm import SVR import numpy as np X = [] x = np.arange(0, 20) y = [3, 4, 8,

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libsvm svm_nodeとsvm_predict

libSVM C++コードを正しく使用する方法に疑問があります。私の独自のデータを使用して、バイナリSVM分類子を訓練しました。作成者が提供するsvm-train exeを使用しています。私はsvm-predict実行ファイルを使ってモデルをテストしました。ラベル1：val_1 ..... N：val_n ラベル1：val_1 ..... N：著者によって示唆されているように、電車やテストマト

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SVMの寸法が異なるサンプルデータ

私はSVMで撮影パフォーマンスを評価する予定です。各人は3〜10回撃つ。撮影のたびに、風速、射撃得点、距離を得ることができ、SVMに射撃の資格があるかどうかを伝えます。これらのデータをすべてSVMに入力して訓練した後、SVMは撮影能力で撮影に適格かどうかを判断できるようにします。問題は、人物ごとに撮影時間が3〜10倍異なることです。これは、SVMのサンプルデータの行ごとに異なることを意味します。