svm

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    グラム行列で事前計算されたRBFカーネルのPython実装？

    Pythonには非常に限られた情報があり、precomputed kernelsの例があります。 sklearn 申し出linear kernelの唯一の簡単な例：http://scikit-learn.org/stable/modules/svm.htmlここ は、線形カーネルのコードです： import numpy as np from scipy.spatial.distance impo
    python matrix scikit-learn kernel svm 2017-09-08

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    私は、分類にsvmを使って混乱行列を見つける関数をRに書くことを試みています。

    私は、データとy（出力）変数のプレースホルダーが関数に与えられるプログラムを書こうとしています。この関数は、データセットとテストデータの混同行列を生成します。これは実際にこのような機能の5番目の試みです。その理由のほとんどは、この機能のほとんどがデータセットとしてアイリスデータを使用しているマニュアルからのものですが、私は関数のy.vec入力に固執しているようです。 y変数を関数に正しく挿入する方
    r svm confusion-matrix 2017-09-11

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    明確に分離可能なデータのための確率レベルの精度

    私はかなり単純なSVM分類器[SVM = Support Vector Machine]と信じています。異なるパラメータで正規分布したデータを使って "テスト"すると、クラシファイアは私に50％の精度を返します。なにが問題ですか？ここで はコードで、結果が再現可能でなければなりません： features1 = normrnd(1,5,[100,5]); features2 = normrnd(5
    matlab optimization machine-learning svm 2017-09-13

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    ライブラリ内のSVM関数でffを使用する問題（e1071）

    SVM分類スタディを実行するためにffオブジェクトを使用しようとしています。 ffdf < - as.ffdf（signalDF）を使用してデータフレームをffオブジェクトに変換しました。データセットには10​​24列と〜600K行があります。 私は機能を実行する、svm(Y~., data=ffdf,scale=FALSE,kernel="linear")は、私はエラーが表示されます。 Erro
    r svm ff 2017-09-19

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    SVMを最適化するためにCとガンマの値を見つける

    私はいくつかのデータセットでSVM（scikit-learn）を適用し、テストセットに最高の精度を与えることができるCとガンマの値を探したかった。 私は最初にCをある整数に固定してから、ガンマ値を得るまで多かれ少なかれガンマ値を繰り返しました。ガンマ値は、そのCに対して最良のテスト精度を与えました。そして、私は上記のステップCの値を繰り返し、Cを見つけて最高の精度を得ることができます。 しかし、上
    python machine-learning scikit-learn svm hyperparameters 2017-09-20

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    分類のために複数の特徴ベクトルを効果的に結合する方法

    私は4つのnumpy配列（特徴）を持っています。 numpy配列の次元は次のとおりです。 a1=(360,100) a2=(360,100) a3=(360,100) a4=(360,13) 私は360（4つのクラスとそれぞれが90です）オーディオファイルを持っています。そして、これらのwavファイルから4つの異なる機能（a1、..a4）を取得しました。私はこれらの機能（a1、.. a4
    python classification svm xgboost adaboost 2017-09-22

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    SVMカスタムRBFカーネルIndexError

    私の非線形分離可能なデータ用にSVM RBFカーネルを実装したいと思います。それを解決する方法 if X.shape[0] != X.shape[1]: IndexError: tuple index out of range ：エラーを示している def rbf(va, vb): gamma = 0.7 return exp(-gamma * linalg.norm(va -
    python numpy machine-learning scikit-learn svm 2017-09-26

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    r：ライブラリでのlibsvmファイルの読み込み（e1071）

    org.apache.spark.mllib.util.MLUtilsパッケージを使用してscalaでlibsvmファイルを生成しました。次のように ファイル形式は次のとおり 49.0 109:2.0 272:1.0 485:1.0 586:1.0 741:1.0 767:1.0 49.0 109:2.0 224:1.0 317:1.0 334:1.0 450:1.0 473:1.0 592:1
    r machine-learning svm libsvm 2017-09-26

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    Plot hyperplane Linear SVM python

    私はLinearSVCとsklearnで訓練したモデルの超平面をプロットしようとしています。私は自然言語で作業しています。モデルをフィッティングする前に、CountVectorizerとTfidfTransformerでフィーチャーを抽出しました。 ここで分類器： from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn import svm clf =
    python matplotlib scikit-learn svm 2017-10-01

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    は、dlibのdcdトレーナーの1クラス分類のための「暖かいスタート」オプションですか？

    私はを、SVMを使って医用画像を分類するプログラムに使用しています。画像は大きく（多くの機能、例えば10000〜100000）、リニアカーネルを使用しているため、svm_c_linear_dcd_trainerは使いやすいクラスです。 私がsvm_c_linear_dcd_trainerクラスを好む別の理由は、「暖かい始動」をサポートすると主張しているため、長いベクトルに有効なサンプル（LOOCV
    c++ image-processing classification svm dlib 2017-10-03
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