libsvm

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    svm-scale libsvmでの警告

    epsilon-svrにlibsvm-3.21を使用しています。私は非常に多くの非ゼロ（疎フォーマット）のトレーニングデータを持っています。私は範囲[0、1]に機能を拡張するsvm-scaleを使用すると、私はこれが私の予測に影響を与えず、この警告を無視しなければならない。この警告 WARNING: original #nonzeros 503981 > new #nonzeros
    svm libsvm 2016-04-19

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    libsvm svm_nodeとsvm_predict

    libSVM C++コードを正しく使用する方法に疑問があります。 私の独自のデータを使用して、バイナリSVM分類子を訓練しました。作成者が提供するsvm-train exeを使用しています。私はsvm-predict実行ファイルを使ってモデルをテストしました。 ラベル1：val_1 ..... N：val_n ラベル1：val_1 ..... N：著者によって示唆されているように、電車やテストマト
    c++ libsvm 2016-05-12

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    SVMの寸法が異なるサンプルデータ

    私はSVMで撮影パフォーマンスを評価する予定です。各人は3〜10回撃つ。撮影のたびに、風速、射撃得点、距離を得ることができ、SVMに射撃の資格があるかどうかを伝えます。これらのデータをすべてSVMに入力して訓練した後、SVMは撮影能力で撮影に適格かどうかを判断できるようにします。 問題は、人物ごとに撮影時間が3〜10倍異なることです。これは、SVMのサンプルデータの行ごとに異なることを意味します。
    neural-network artificial-intelligence svm libsvm 2016-05-14

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    SVM分類超平面をプロットする方法

    SVM分類のサンプルコードです。私の例では train <- read.csv("traindata.csv") test <- read.csv("testdata.csv") svm.fit=svm(as.factor(value)~ ., data=train, kernel="linear", method="class") svm.pred = pred
    r machine-learning svm libsvm 2016-03-31

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    wekaにlibsvmクラスが見つかりません

    私はパッケージマネージャからwekaにLibSVMをインストールしましたが、正常にインストールされました。私は、次のコマンド - java -cp ./weka.jar weka.classifiers.meta.FilteredClassifier -F weka.filters.unsupervised.attribute.RemoveType -W weka.classifiers.func
    machine-learning weka libsvm 2016-04-03

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    SVMバイナリクラシファイアがトレーニングセットのしきい値を理解してはいけませんか？

    私はSVM分類子について非常に混乱しています。 私は、線形サポートベクターマシンの段落の最初の例であるhttp://spark.apache.org/docs/latest/mllib-linear-methods.htmlのSparkライブラリを使用しています。この訓練セットでは、値の予測値：8,2および1はすべて正（1）である： 1 1:10 1 1:9 1 1:9 1 1:9 0 1
    apache-spark classification svm libsvm 2016-04-04

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    Rに1クラスSVMをプロットする方法は？

    私は1クラスのSVMモデルを構築するために、Rのパッケージe1071を使用しています。 私はそれをモデル化してモデルを印刷することができましたが、私はそれをプロットするのが難しいです。 虹彩データセットを使用しているこのlinkおよびthisに従っていますが、すべてのSVMの例ではC分類が使用されています。 library(e1071) day = c(0,1,2,3,4,5,6) weat
    r machine-learning classification svm libsvm 2016-04-06

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    LIBSVMを使用したクロスバリデーションでplattスケーリングを使用するにはどうすればよいですか？

    誰かがlibsvmのマルチクラスSVM分類でk倍のクロスバリデーションと一緒にどのようにプラットスケーリングを使用するかを示す例を教えていただけますか？ データセット全体をトレーニングとテストの2つの部分に分けました。クロスバリデーションのために、私は1パーティションがテスト用であり、残りがマルチクラスSVMクラシファイアをトレーニングするようにトレーニングデータを分割しています。
    machine-learning svm libsvm cross-validation 2016-04-09

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    libsvm matlabに2つのエラーがありますモデルでは、確率的な見積もりと添え字の割り当ての次元の不一致をサポートしていません

    それぞれの確率を得るためにストラテジ 'one against all'を使ってライブラリLIBSVMを使って5つのテスト画像のリストを分類しますクラス。使用されるコードは怒鳴るです：私はこのエラーを取得 load('D:\xapp.mat'); load('D:\xtest.mat'); load('D:\yapp.mat');%% matrix contains true class of
    matlab image-processing svm libsvm supervised-learning 2016-04-18

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    SVM分類 - 正規化のR

    私はSVMの分類で作業したいと思います。 SVMモデルを使用する前に、データセットの列ごとにフィーチャを正規化（または拡大縮小）することは可能ですか？ あなたのデータはNaN値を持つか、0分散を持つ変数が含まれている場合は、最初の関数を使用する前に、元のデータセットを処理し、サブセットができます：あなたはsapplyでscale機能を使用することができます train <- read.csv("t
    r machine-learning svm normalization libsvm 2016-04-19
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