svm

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    私はlibsvmを初めて使っています。私はlibsvmを使って分類する方法を知っています。しかし、私はROC曲線をプロットするためLIBSVMを使用する方法がわからない、LIBSVMの公式ウェブサイトごとに与えられている使用量は次のとおりです。 plotroc.py [-v cv_fold | -T testing_file] [libsvm_options] training_file 私は

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    C#プロジェクトで使用できるサポートベクターマシンライブラリが既に実装されていますか?

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    libsvmの "grid.py"は、svm-trainの2つのパラメータ "c"と "g"のみを最適化しようとします。私は "grid.py"をさまざまなパラメータに対して繰り返し実行することによって、 "grid.py"を拡張して他のパラメータ(たとえば "r"や "d")を最適化したかったのです。私はいくつかの質問があります 1. "c"と "g"以外のパラメータを最適化できるスクリプトはあ

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    私はRBFカーネルのMATLAB関数を使用しています。 シグマ値が大きくなるにつれて、サポートベクトルの数が増え、精度が向上します。 1つのデータセットの場合、シグマ値を大きくすると、サポートベクトルが減少し、精度が向上します。 RBFカーネルの場合、サポートベクトルと精度の関係を分析することができません。

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    特定のカテゴリ(Cancer)のトレーニングデータセット(テキスト)があります。私はこのクラスのSVM分類子をwekaで訓練したいと思っています。しかし、私はフォルダ '癌'を作成し、そのフォルダにすべてのトレーニングファイルを置くことでこれをしようとするとき、私は次のエラーが発生します: weka.classifiers.functions.SMO:単項クラスを処理することはできません! 私がし

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    WekaのLibSVMラッパーを使用して1クラスの分類を行っています。しかし、問題はテスト中です。たとえ同じトレーニングインスタンスを使用していても、それらの大部分が異常値(NaN)に分類されていることがわかります(これはどうやって起こりますか?)。これがパラメータチューニングに対処するものであれば、どのパラメータを調整する必要がありますか?

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    私は画像を解析するために文脈自由文法を使用しようとしているプロジェクトに取り組んでいます。私たちは、イメージセグメントの木を構築し、機械学習を使ってこれらの視覚的文法を使用して画像を解析しようとしています。 私はSVM-CFGが理想的だと分かりました。文字列解析のために設計されていますが、文字列内の各端末には2つ以下の隣接語(前後の単語)があります。我々の視覚的文法では、各セグメントは、任意の数の

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    Hadoopを使用してMahout(マシン Hadoopで学ぶ)のSVM(サポートベクターマシン)の周りに何か新しい開発が起こっていますか?最近、SVM実装がMahoutに追加されました。 SVMを使用する予定です。誰もまだそれを試した?インターネット上の情報はほとんどありません。 ヘルプ/ガイダンスは高く評価されます。

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    私のコードにリンカの問題があるようです。 コードは次のとおりです。 2> SVM.obj:エラーレポートはここ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <assert.h> #include <math.h> #include <float.h> #include <limits.h> #

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    私はNLPの問題を抱えており、私はSVMでWEKAで分類することを計画しています。 私は単語を分類しようとしています - POSタグセットには24個のタグがあり、ベースフレーズチャンク(BPC)タグセットには15個のタグがあります。 しかし、私は "フィーチャセット"を持っていますが、それぞれの特徴ごとに各単語を分類したいと思います。 最初の機能セットは{POS}なので、公称属性POSの公称値は2