svm

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    ValueError：min_faces_per_person = 70があまりにも制限的です

    私は練習しています正体のscikit-learnウェブサイトにある固有顔とSVMを使用した顔認識の例。 ？私のPythonのバージョンがあり、なぜ私は理解していない Traceback (most recent call last): File "D:\神经网络与深度学习\麦子学院-深度学习\(Part One)深度学习基础\代码与素材 \代码与素材(1)\03SVM\plot_fac
    python scikit-learn svm python-3.6 face-recognition 2017-08-15

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    python svm関数huber喪失

    私はhuber損失関数を持つPythonのsvm分類器が必要です。しかし、そのデフォルト損失関数はヒンジ損失です。どのように私はpython svmに損失関数を割り当てることができます知っていますか？ SVMは、文字通り、線形（またはカーネル化）ヒンジ損失と訓練されたモデルであるよう svc = svm.SVC(kernel='linear', C=1, gamma=1).fit(data, la
    python classification svm loss 2017-08-15

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    Opecv 3.3 SVMトランスレーション使用時のクラッシュ

    FileStorage fs; fs.open("SVM.xml" , FileStorage::READ); Mat SVM_TrainningData; Mat SVM_Classes; fs["TrainingData"] >>SVM_TrainningData; fs["classes"] >>SVM_Classes; Ptr<ml::SVM> svm = ml::SVM:
    opencv svm 2017-08-21

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    PythonでSVMを使用して手書き認識のための.datファイルを実装する方法

    私はOpenCVライブラリのコードに基づいてSVMを使用して手書き数字を訓練しようとしています。私のトレーニング部分は以下の通りである： import cv2 import numpy as np SZ=20 bin_n = 16 svm_params = dict(kernel_type = cv2.SVM_LINEAR, svm_type = cv2.SVM_C_S
    python-2.7 opencv svm digital-handwritting 2017-08-22

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    Svm予測のデフォルト値Scikitlearn

    私はSVM分類にscikitlearnを使用しています。 指定されたテスト項目がトレーニングセット項目のいずれとも一致しない場合、つまり距離が非常に大きい場合にデフォルト値を返す分類器が必要です。それは可能ですか？ 例については のは、私のトレーニング・セットが X= [[0.5,0.5,2],[4, 4,16],[16, 16,64]] であると私はトレーニングに clf = svm.SVC
    python-3.x machine-learning scikit-learn svm prediction 2017-08-25

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    次の例ではSVM

    ための決定境界を取得： http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/svm/plot_separating_hyperplane.html Iピクチャに示す（線）決定境界の係数を取得したいです。 しかし、上記の行を取得した決定境界ではありません clf.coef_ 戻り、私は間違っていないよ場合、式 y = -0.83806387 * x - 0.
    python machine-learning scikit-learn svm 2017-08-26

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    ScikitはSVMの特徴を学ぶ

    私はScikitを使ってSVMの分類子を開発しています。私は378の機能を持っており、自分のクラシファイアを適合させた後に、自分のデータの最適な機能の数は41であることがわかりました。これらの41の機能が正確に何であるか知りたいと思います。各機能の重要性をランク付けするために、私が使用： selector.ranking_ をこれは私に次のような出力を与えた： array([294, 285,
    python machine-learning scikit-learn svm feature-selection 2017-08-29

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    サポートベクターマシンで気泡を取り除くためにCまたはガンマを増やしてください

    私はSVMから気泡を取り除きたいときに何をすべきか疑問に思っています。私はCを増やすか、ガンマを上げますか？
    python svm data-science 2017-08-29

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    テンプレートSVMでRBFカーネルのガンマ値を設定する

    this document（およびその他のもの）によれば、RBFカーネルは以下の式で定義され、パラメータCとガンマを変更することで調整できます。 documentation for svmTemplateは、次のようにガンマ値のないRBFカーネルを定義します。 なぜsvmTemplateは、ガンマを使用していませんか？それを指定する方法はありますか？
    matlab machine-learning parameters statistics svm 2017-09-01

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    予測値に応じたマシン学習モデルの結合

    かなり標準的なタスクのためのML予測を構築しています：予測する必要があるフィーチャ数= 30、結果値は0と1の間の実数です。私はデータが範囲[0、0.2]、[0.2、0.4）... [0.8、1]で全く異なって見えることを発見しました。私は5つのモデルを作成し、それぞれの範囲ごとに1つのモデルを作成し、それらを結合してより良い予測を得るという考えを思いついた。使用するモデルを検出するために、値の範
    machine-learning svm 2017-09-06
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