libsvm

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    libsvmのsvm_predict()メソッドに関する質問があります。 >>> y, x = [1,-1], [{1:1, 3:1}, {1:-1,3:-1}] >>> prob = svm_problem(y, x) >>> param = svm_parameter('-c 4 -b 1') >>> m = svm_train(prob, param) >>> p_label, p

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    私はサポートベクターマシンの基本を理解しようとしており、多くのオンライン記事をダウンロードして読んでいます。しかし、まだそれを把握することはできません。 私が知りたいのですが、あなたが考える、そのことを か何かを理解するために使用することができるいくつかの 素敵なチュートリアル サンプルコードを、存在する場合SVMの基礎を簡単に学ぶことができます。 PS:私は何とかPCA(Principal Co

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    LibSVMを使用してテキストの分類を行うことに興味があります。どのように用語/単語を数値データに変換することをお勧めしますか?LibSVMはそれを理解できますか? ありがとうございました!

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    私の最終論文私は、色と奥行き情報を組み合わせて3D顔認識システムを構築しようとしています。最初のステップは、反復最近点アルゴリズムを使用して、指定されたモデルヘッドにデータヘッドを再配置することです。検出ステップのために、私はlibsvmの使用について考えていました。しかし、深さと色情報を1つの特徴ベクトルに結合する方法を理解していませんか?彼らは依存する情報です(各点は色(RGB)、奥行き情報、

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    そこに良いC++ SVMライブラリがありますか? libsvm http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/を試しましたが、これまで私は驚きませんでした。 私はまた、SVMLightとTinySVMについて聞いたことがあります。あなたはそれらを試しましたか?新しい選手? ありがとうございます! torch機械学習ライブラリに実装