libsvm

    0

    1答えて

    比較的大量のデータ(150M)に対してSVM分類(バイナリ応答あり)を実行したい。そこで、私はトレーニングデータセット(約50,000と言う)をサンプリングし、svm{e1071}をRに使ってモデルを構築しました。今度は、その結果をデータセット全体に適用したいと考えています。 Rにこのような大きなデータセットをロードして実行する方法がわかりません。ですから、Rからモデルパラメータを抽出し、別のプラ

    0

    1答えて

    私は "バイリンガル文書からのスクリプト識別"に取り組んでいます。 私は、ページ/ブロックをEng(クラス1)、ヒンディー(クラス2)、またはmatlabのlibsvmを使ってMixedとして分類したいと思います。問題は、私が持っているトレーニングデータが、ヒンディー語と英語のページ/ブロックのみに対応するサンプルで構成されていて、混合ページがないことです。 私が与えたいテストデータは、混合ページ

    6

    3答えて

    私は、KNNのalgoを使用して、私は90%の精度を得ているが、SVMを使用すると70%以上を得ることができます。 SVMはKNNよりも優れていません。私はこれが愚かであるかもしれないが、KNN algoとほぼ同じ結果を与えるSVMのパラメータは何かを知っています。私はmatlabでlibsvmパッケージを使用しています。R2008

    0

    1答えて

    SVM分類のサンプルコードです。私の例では train <- read.csv("traindata.csv") test <- read.csv("testdata.csv") svm.fit=svm(as.factor(value)~ ., data=train, kernel="linear", method="class") svm.pred = pred

    0

    1答えて

    私はパッケージマネージャからwekaにLibSVMをインストールしましたが、正常にインストールされました。私は、次のコマンド - java -cp ./weka.jar weka.classifiers.meta.FilteredClassifier -F weka.filters.unsupervised.attribute.RemoveType -W weka.classifiers.func

    16

    1答えて

    documentationからscikit-learnは、データセット上でマルチクラス分類を実行できるクラスであるSVC、NuSVC、およびLinearSVCを実装します。一方、私はまた、scikitについて学び、ベクトルマシンアルゴリズムをサポートするためにlibsvmを使用することも学びました。私はSVCとlibsvmのバージョンの違いについて混乱しています。違いは、SVCはサポートされている

    1

    1答えて

    私はSVM分類子について非常に混乱しています。 私は、線形サポートベクターマシンの段落の最初の例であるhttp://spark.apache.org/docs/latest/mllib-linear-methods.htmlのSparkライブラリを使用しています。この訓練セットでは、値の予測値:8,2および1はすべて正(1)である: 1 1:10 1 1:9 1 1:9 1 1:9 0 1

    0

    1答えて

    私は1クラスのSVMモデルを構築するために、Rのパッケージe1071を使用しています。 私はそれをモデル化してモデルを印刷することができましたが、私はそれをプロットするのが難しいです。 虹彩データセットを使用しているこのlinkおよびthisに従っていますが、すべてのSVMの例ではC分類が使用されています。 library(e1071) day = c(0,1,2,3,4,5,6) weat

    0

    1答えて

    誰かがlibsvmのマルチクラスSVM分類でk倍のクロスバリデーションと一緒にどのようにプラットスケーリングを使用するかを示す例を教えていただけますか? データセット全体をトレーニングとテストの2つの部分に分けました。クロスバリデーションのために、私は1パーティションがテスト用であり、残りがマルチクラスSVMクラシファイアをトレーニングするようにトレーニングデータを分割しています。

    9

    1答えて

    私はLIBSVMを使用しています。ダウンロードパッケージにはsvm_toy.javaファイルがあります。私はそれがどのように機能するかを知ることができなかった。ここにソースコードがあります: import libsvm.*; import java.applet.*; import java.awt.*; import java.util.*; import java.awt.event.