svm

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キャレットエラーを伴うSVM分類（基本）

私はおそらく、ここでは非常に単純な（そして愚かな）間違いをしていますが、私はそれを理解できません。私はKaggle（Digit Recognizer）からいくつかのデータを再生しており、いくつかの分類を行うために、CaretパッケージでSVMを使用しようとしています。私がラベル値を型数値として関数に差し込むだけでは、Caretのtrain関数はデフォルトに回帰しているようで、パフォーマンスはかなり

r svm kernlab 2012-12-17

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リニアSVMのトレーニングの複雑さ

SVMの学習段階の実際の計算の複雑さはどれですか（LibSVMで実装されているとします）？ これはSVMの種類やカーネルに大きく依存することになるだろうあなた

time-complexity svm libsvm 2013-05-16

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7熱

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OPencv SVM予測確率

私はBOWモデルとSVMを使って画像分類プロジェクトを開発しています。 SVMが確率を予測したいのですが、opencv svmにそのような機能はありません。これを行う方法はありますか？私は、n-class SVMで予測確率を見つけたいと思っています。

opencv svm 2013-05-28

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14熱

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私はすべてのクラスの3つの要素よりもはるかに多くを持っていますが、私はこのエラーを取得：クラスがscikit-学ぶ

でのk = 3より小さくすることはできませんこれは私のターゲット（y）は次のとおりです。 target = [7,1,2,2,3,5,4, 1,3,1,4,4,6,6, 7,5,7,8,8,8,5, 3,3,6,2,7,7,1, 10,3,7,10,4,10, 2,2,2,7] 私にはわかりませんなぜ実行していながら： ...＃は、2

runtime-error svm scikit-learn cross-validation 2013-02-18

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5熱

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訓練されたSVMをscikit-learnからOpenCVにインポートする

私は、サポートベクターマシンをPython（scikit-learnを使用）からC++（OpenCVのマシンラーニングライブラリを使用）に移植しています。 私はPythonで訓練されたSVMにアクセスでき、SVCモデルパラメータをXMLファイルからOpenCVにインポートできます。 scikit-learnとOpenCVの両方のSVM実装はLibSVMに基づいているので、私はOpenCVで訓練され

opencv machine-learning svm scikit-learn libsvm 2013-05-30

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6熱

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イメージセットに基づいてopencvでSVMをトレーニングするにはどうすればいいですか？

私は陽性とJPG形式のネガ画像の別のフォルダを持っている、と私はイメージが、私は次のことをやったが、私はエラーを受け取ることに基づいてSVMを訓練したい：私 Mat classes = new Mat(); Mat trainingData = new Mat(); Mat trainingImages = new Mat(); Mat trainingLabels = new Mat()

opencv svm 2013-06-01

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正しいカーネル関数を選択する方法

私は非常に一般的な質問があります：SVMに適切なカーネル関数を選択するにはどうすればよいですか？究極の答えは、すべてのカーネルを試して、サンプル外検証を行い、最良の分類結果を持つものを選ぶことです。しかしそれ以外に、カーネルのさまざまな機能を試すガイドラインはありますか？

machine-learning artificial-intelligence svm 2013-06-06

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31熱

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sklearn.svm.svcのpredict_proba（）関数はどのように内部的に動作しますか？

私はsklearn.svm.svcをscikit-learnから使用して、バイナリ分類を行います。確率予測を得るために、そのpredict_proba（）関数を使用しています。 predict_proba（）が内部的に確率を計算する方法を教えてもらえますか？

python svm scikit-learn 2013-02-27

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SVM結果のために3Dでハイパー平面をプロットするにはどうすればいいですか？

SVM結果のハイパープレーンをどのようにプロットするのだろうか。 たとえば、ここでは2つの機能を使用して、決定境界を2Dでプロットすることができます。 しかし、3つのフィーチャを使用すると、どのようにハイパープレーンを3Dでプロットできますか？ load fisheriris; features = meas(1:100,:); featureSelcted = features(1:100

matlab svm 2013-04-22

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5熱

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バイナリ値のフィーチャと連続出力に適した回帰方法はどれですか？

私はバイナリ値のフィーチャ（0,1）を与えられた連続出力の回帰に対して機械学習モデルを構築したいと考えています。私の問題の次元は約200です。 流行している方法のどれがこの種の問題に適しているようですか？ 異なるカーネルとSVR 回帰ランダムフォレスト MARS 回帰木 カーネル回帰（ナディア・ワトソンカーネル回帰）を高めるグラデーション LSRとLARS 確率的勾配直感的に勾配の計算を必要とする

machine-learning static-analysis regression svm random-forest 2013-05-07

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