Tag: svm
Support vector machines (SVMs) sind eine Reihe von verwandten Aufsicht lernen Methoden, Daten analysieren und Muster erkennen, die für die Einstufung und Regressionsanalyse.
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libsvm und liblinear sind beide software-Bibliotheken, die zur Umsetzung von Support-Vektor-Maschinen. Was ist der Unterschied? Und wie kommen die Unterschiede machen liblinear schneller als libsvm? InformationsquelleAutor der Frage ukessi | 2012-07-16
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Mithilfe der code unten für svm in python: from sklearn import datasets from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier from sklearn.svm import SVC iris = datasets.load_iris() X, y = iris.data, iris.target clf = OneVsRestClassifier(SVC(kernel='linear', probability=True, class_weight='auto')) clf.fit(X, y) proba =
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Ich weiß SVMs angeblich "ANN-Killer', dass Sie automatisch, wählen Sie " Darstellung der Komplexität und finden Sie ein globales optimum (siehe hier für einige SVM loben Zitate). Aber hier ist, wo ich bin unklar -- tun, alle
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In jedem Buch und Beispiel immer zeigen Sie nur binäre Klassifikation (zwei Klassen) und die neue vector können, gehören zu jeder Klasse. Hier das problem ist, ich habe 4 Klassen(c1, c2, c3, c4). Ich habe Trainingsdaten für
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Wie kann man finden, was der Vektor w ist, d.h. die senkrecht auf der Trennfläche? InformationsquelleAutor der Frage Trup | 2012-04-12
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Fand ich, dass die Skalierung im SVM (Support Vector Machine) Probleme wirklich verbessern Sie Ihre performance... Ich habe diese Erklärung Lesen: "Der wesentliche Vorteil der Skalierung ist zu vermeiden, dass Attribute in größere numerische Bereiche Dominieren diejenigen,
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Ich versuche zu verstehen, die Beziehung zwischen decision_function und vorherzusagen, die Instanz-Methoden der SVC (http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html). So weit ich das gerafft habe, dass die Entscheidung, die Funktion gibt die paarweisen scores zwischen den Klassen. Ich hatte den Eindruck,
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Ich arbeite derzeit an einem Projekt, eine einfache sentiment analyzer solche, die es werden 2 und 3 Klassen in separaten Fällen. Ich bin mit einem corpusdas ist ziemlich Reich in den Mitteln der eindeutige Wörter (rund 200.000).
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ANN (Artificial Neural Networks) und SVM (Support Vector Machines) sind zwei beliebte Strategien für überwachtes maschinelles lernen und Klassifizierung. Es ist oft nicht klar, welche Methode ist besser für ein bestimmtes Projekt, und ich bin mir sicher,
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Ich würde gerne schreiben "smart monitor" in Java, sendet eine alert-jeder Zeit es erkennt entgegenkommenden performance-Probleme. Meine Java-app wird das schreiben von Daten in einem strukturierten format in einer log-Datei: <datetime> | <java-method> | <seconds-to-execute> So, zum
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Bin ich mit der aktuellen stable version 0.13 von scikit-learn. Ich bin der Anwendung eines linearen support vector classifier, um einige Daten mit Hilfe der Klasse sklearn.svm.LinearSVC. In der Kapitel über die Vorverarbeitung in scikit-learn Dokumentation, die
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Ich bin derzeit auf der Klassifizierung von Bildern mit verschiedenen Bild-Deskriptoren. Da haben Sie Ihre eigenen Metriken, ich bin mit vorausberechnete Kernel. Also angesichts dieser NxN-kernel-Matrizen (für eine Gesamtmenge von N Bildern) ich will trainieren und testen
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Ich lineare SVM von scikit lernen (LinearSVC) für binäre Klassifikation problem. Ich verstehe, dass LinearSVC kann mir die vorhergesagten Etiketten, und die Entscheidung erzielt, aber ich wollte die Wahrscheinlichkeit Schätzungen (Vertrauen in das label). Ich möchte auch
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Ich bin mit sklearn.svm.svc von scikit-learn zu tun binäre Klassifikation. Ich bin mit seiner predict_proba () - Funktion, um die Wahrscheinlichkeit schätzt. Kann mir jemand sagen wie predict_proba() intern berechnet die Wahrscheinlichkeit? InformationsquelleAutor der Frage user2115183 |
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Ich habe Schwierigkeiten mit dem Lesen ein Bild, das extrahieren von features für die Ausbildung und die Prüfung auf neue Bilder in OpenCV mit SVMs. kann jemand bitte zeigen Sie mir einen link? Ich habe mir die
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Ich bin dringend brauchen, ist eine Klassifizierung der Aufgabe Beispiel mit Hilfe der LibSVM in python. Ich weiß nicht, wie die Eingabe Aussehen soll, und welche Funktion ist verantwortlich für die Ausbildung und was man für die
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Was ist der Unterschied zwischen SVM und Neuronales Netz? Ist es wahr, daß die lineare svm ist gleich NN, und für nicht-linear separierbare Probleme, NN verwendet, hinzufügen von verborgenen Schichten und SVM verwendet verändernden Raum-Dimensionen? InformationsquelleAutor der
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Ich interessiere mich für test der SVM-Leistung zu klassifizieren mehrere Personen in vier Gruppen/Klassen. Bei der Verwendung der svmtrain LibSVM-Funktion von MATLAB, ich bin in der Lage, um die drei Gleichungen verwendet, zu klassifizieren diese Individuen unter
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Ich bin derzeit in den Prozess der Gestaltung eines recommender-Systems für text-Artikel (eine binäre Fall 'interessant' oder 'nicht interessant'). Einer meiner Vorgaben ist, dass es kontinuierlich aktualisieren, um die wechselnden trends. Was ich sagen kann, der beste
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Ich bin auf der Suche nach einer Bibliothek, die, im Idealfall, hat die folgenden Eigenschaften: implementiert hierarchische Clusterung mehrdimensionaler Daten (idealerweise auf similiarity-oder Distanz-matrix) implementiert support vector machines ist in C++ ist etwas dokumentiert (dies scheint zu
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Ich brauche irgendwie ein anschauliches Beispiel zeigt, wie eine 10-Fach-SVM Klassifikation auf eine zwei-Klassen-Daten-set. es ist nur ein Beispiel in der MATLAB-Dokumentation, aber es ist nicht mit 10-Fach. Kann mir jemand helfen? InformationsquelleAutor der Frage Hossein |
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Angesichts einer Linear trennbaren Datensatz, ist es unbedingt besser, ein hard-margin-SVM über eine soft-margin SVM? InformationsquelleAutor der Frage D.G | 2011-01-07
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Ich versuche, einen svm-Funktion aus der scikit lernen-Paket für python, aber ich bekomme die Fehlermeldung: from sklearn.utils.validation import check_arrays ImportError: cannot import name 'check_arrays' Ich bin mit python 3.4. Kann mir jemand einen Rat? Vielen Dank im
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Vor kurzem begann ich spielte mit neuronalen Netzen. Ich war versucht zu implementieren eine AND Tor mit Tensorflow. Ich habe Schwierigkeiten zu verstehen, wenn die Verwendung der verschiedenen Kosten und Aktivierung von Funktionen. Dies ist ein einfaches
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Habe ich ein Projekt, was ich will, um Objekte zu erkennen in den Bildern; mein Ziel ist die Verwendung von HOG-features. Durch die Verwendung von OpenCV SVM Implementierung , die ich finden konnte, der code für das
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Habe ich versucht, zu erfassen die Grundlagen von Support Vector Maschinen und heruntergeladen und gelesen, dass viele online-Artikel. Aber bin noch nicht in der Lage, es zu begreifen. Ich würde gerne wissen, ob es gibt einige nettes
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Ich bin neu in R und ich bin mit der e1071 - Paket für SVM-Klassifikation in R. Ich verwendete den folgenden code: data <- loadNumerical() model <- svm(data[,-ncol(data)], data[,ncol(data)], gamma=10) print(predict(model, data[c(1:20),-ncol(data)])) Den loadNumerical ist für das
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Wissen Sie von jedem guten c++ - svm-Bibliotheken gibt Ich habe versucht, libsvm http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ aber bisher bin ich nicht baff. Habe ich auch gehört SVMLight und TinySVM. Haben Sie versucht, Sie ? Jeder neue Spieler ? Dank