svm

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    2つの非バイナリフィーチャを追加すると、scikit-learnクラシファイアがさまざまな結果を返す

    バイナリ分類問題の機械学習モデルを評価していて、非バイナリフィーチャを1つ追加すると奇妙な結果に遭遇します。 私のデータセットはツイートとそれに関連する他の値で構成されていますので、主な特徴ベクトルはつぶやきとSelectKBestのフィーチャー選択でscikit-learnのTf-idf Vectoriserを使って生成された疎行列（5000列）です。 私は追加したい2つの機能があります。これは
    python machine-learning scipy scikit-learn svm 2017-03-13

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    複数のタイプの機能でsvmを学習する方法

    特徴p1、p2、p3からなるデータセットにsvmを訓練したいと考えています。 p1はベクトル、p2とp3は訓練したい整数です。たとえば、p1 = [1,2,3]、p2 = 4、p3 = 5 X = [p1、p2、p3]ですが、p1自体がベクトルなので、X = [[1、2、3]、4 、5]とYは出力という名前のラベル であるが、Xは、このフォームで clf.fit（X、Y） を入力を取ることができな
    machine-learning svm libsvm 2017-03-18

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    R - Caret RFEがpickSizeBestを使用しているときに "task 1 failed - Stopping"エラーを表示します。

    私はCaret Rパッケージを使用してSVMモデルをトレーニングしています。私のコードは次の通りです： options(show.error.locations = TRUE) svmTrain <- function(svmType, subsetSizes, data, seeds, metric){ svmFuncs$summary <- function(...) c(tw
    r svm r-caret rfe 2017-03-21

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    確率分類 - R

    まず、私の英語については残念ですが、私はブラジル人であり、私はまだ改善しています。 私はRWekaを使って分類モデル（NaiveBayes、JRip、J48、SVM）を作成していますが、各インスタンスの確率が必要です。 SVMについては （パッケージ「E1041」）私は単に、その後、出力のようなもので、 model<-svm(classification~.,data=treino1, proba
    r machine-learning svm weka j48 2017-03-21

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    skirarnの属性エラーsvm.SVC

    scikit-learnでリニアSVMを実装するときに属性エラーが発生する問題があります。 RFECVメソッドを使用してクロスバリデーションを行った線形分類器を使用していますが、SVCのいずれの属性にもアクセスできません。機能の選択や基本モデルと関係があるかどうかは不明です。 model = svm.SVC(kernel='linear') selector=RFECV(model)
    python scikit-learn svm 2017-03-21

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    SVM最後の列に基づくデータフレーム

    私は、最後のクラス名に基づいてデータフレームをsvmに変換するのに数時間から数時間をかけています。 私はNULLまたはError in model.frame.default(formula = str(lastColName) ~ ., data = df1, : invalid type (NULL) for variable 'str(lastColName)'のいずれかを取得しています #
    r dataframe svm 2017-03-22

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    SVMの損失をベクトル化する方法

    ループなしでSVMの損失を計算したいと思います。しかし、私はそれを正しくすることはできません。いくつかのenlightmentが必要です。                    と                    def svm_loss_vectorized(W, X, y, reg): loss = 0.0 scores = np.dot(X, W) cor
    python numpy machine-learning vectorization svm 2017-03-23

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    教師あり学習のラベルをどのように追跡するのですか？

    「Good_id」と「Bad_id」という144の画像があります。 今、私はすべての画像を読んで、そこから13個の特徴を抽出し、形状の数が少ない配列（144,13）に格納しました。 私が分からないことは、配列内の画像がクラスGoodまたはBadであるという分類子（これはsvmを使用するつもりです）にどのように伝えるかです。
    python numpy machine-learning svm 2017-03-23

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    キャレットのカスタムSVMモデルのチューニングでエラーが発生しました

    キャレットパッケージのカスタムトレーニングモデルに問題があります。私はSVM回帰を行う必要があり、私はSVMモデルのすべてのパラメータ、つまりコスト、シグマ、イプシロンを見つけたいと思っています。ビルトインバージョンはコストとシグマしかありません。私はすでにかなり役立つヒントhereとhereを見つけましたが、私のモデルはまだ動作しません。 Error in models$grid(x = x,
    r svm r-caret caret kernlab 2017-03-25
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