svm

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    ROCグラフの作成

    私は、陽性と陰性とラベルが付けられた2つの重い不均衡なデータセットを持っています。そして、95％の真の陽性率（そして5％の偽陰性率を継承します） 99.5％の真の負の割合（0.5％の偽陽性率）。 私がROCグラフを作成しようとする問題は、x軸の間隔が0から1、間隔が0.1であることです。代わりに、私の非常に低い偽陽性率を与えられた場合、0から0.04のような値になります。 これがなぜ起こるかについ
    graph svm 2012-05-12

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    はロジスティック回帰の大きなマージンの分類器ですか？</p> <p>は、例えば者は、この画像を見てみましょう：私はSVMに大きなマージン効果を理解したよう

    我々はパラメータのセットを見つけようとして正則化項で SVMの最適化の目的で （パラメータベクトル）θのノルムは小さい。だから、小さなベクトルであるベータシータと、このベクトルの正例（p）の投影（内積のための小さなシータベクトルを補う）を見つけなければなりません。同時に大きなpは大きなマージンを与えます。この画像では、我々は理想的なシータ、およびそれとの大きなP（と大きなマージン）を見つける： 私
    machine-learning svm mathematical-optimization linear-regression 2012-08-30

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    libsvm - クロスバリデーションの精度はラベルの比率と同じ

    libsvmのPythonインターフェイスを使用していますが、グリッド検索を使用してCとgammaのパラメータ（RBFカーネル）を選択した後、モデルを訓練し、それを検証する（5倍、関連性がある場合）。私が受け取る精度は、トレーニングデータセットのラベルの比率と同じです。 私は3947個のサンプルを持っていて、そのうち2898個はラベル-1を持ち、残りはラベル1を持っています。そのためサンプルの73
    python libsvm svm 2012-08-31

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    SVM for People Recognitionの使い方は？

    私はopencv 2.4.2 C++を実行しています。 私はopencvを使って人々の認識をしようとしています。 私は、さまざまな方向の異なる人を含むVidTIMITデータセットを使用しています。 私はCvSVMを使ってこれらの人々を分類しています。 私の問題は、svmの出力は常に同じであるということです。 私は従うアルゴリズムは次のとおりです。顔のハールを使用して 顔検出 リサイズ（58 * 5
    opencv image-processing svm face-recognition 2012-11-02

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    SVMでデータの不均衡をどのように扱いますか？

    lrgeトレーニングセットでSVMをトレーニングしていて、クラス変数がTrueまたはFalseの場合、トレーニングセットのFalse値の数と比較してTrue値が非常に少ないとトレーニングモデル/結果に影響しますか？彼らは平等であるべきですか？トレーニングセットにTrueとFalseの均等分布がない場合、トレーニングができるだけ効率的に行われるように、これをどうやって管理しますか？
    svm 2012-07-31

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    libsvmシュリンクヒューリスティック

    私は次数2の多項式カーネルでC-SVCモードでlibsvmを使用しています。複数のSVMを訓練する必要があります。 -h shrinking : whether to use the shrinking heuristics, 0 or 1 (default 1) とI： WARNING: using -h 0 may be faster * WARNING: reaching max n
    machine-learning svm libsvm 2012-09-19

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    非整数クラスラベルScikit-Learn

    scikit-learnのクイックSVM質問。あなたはSVMを訓練するとき、それは from sklearn import svm s = svm.SVC() s.fit(training_data, labels) のようなものだ非数値型のリストであることをlabelsための方法はありますか？例えば、 'cat'や 'dog'を1と2にエンコードする何らかの外部ルックアップテーブルを持た
    python svm scikit-learn 2012-11-09

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    SVM（e1071）のプロファイルをR

    私はRとSVMの新人です。の機能をe1071パッケージからプロファイルしようとしています。しかし、入力データのサイズを変えて、結果の良いプロファイリング範囲を得るための大きなデータセットを見つけることはできません。誰もどのようにsvm仕事を知っていますか？どのデータセットを使用する必要がありますか？ svmへの任意の特定のパラメータは、それをより困難にするでしょうか？ パフォーマンスをテストするた
    r statistics machine-learning bioinformatics svm 2012-06-13

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    カーネルが有効なカーネルかどうかをテストする方法

    サポートベクターマシンクラシファイアの2つの入力エンティティ間の類似性を判断する独自の方法を定義し、それをカーネルとして定義すると、私が使用できる有効なカーネルですか？ たとえば、自分の入力が文字列で、私が選択したカーネルが何らかの文字列距離メトリックを言うならば、SVMに使用できるかどうかをどうやって決めることができますか？私は、有効なSVMカーネルのいくつかの条件があることを知っています。誰で
    machine-learning data-mining svm 2012-08-02

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    scikit-learn SVMのデータのスケーリング

    libsvmはScikit-Learn（SVCクラシファイアのlibSVMに基づいている）でデータをスケーリングするためのツールを提供していますが、データのスケールを変更する方法はありません。 基本的には、4つの機能を使用したいと思います。そのうちの3つの範囲は0から1までで、最後のものは「大きな」可変数です。 （私のデータを自動的にスケールするeasy.pyスクリプトを使って）第4の機能をlib
    python svm libsvm scikit-learn 2012-11-10
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