svm

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私はいくつかの画像でSVMトレーニングを受けています。これはSVMを使った私の最初のプロジェクトです。私は、HOG特徴抽出を用いて特徴を抽出している。フィーチャーをトレーニングし、地平線上にある場合は1にラベルを付け、バックグラウンド上にある場合は0にラベルを付けます。トレーニング用に74枚、テスト用に7枚の画像があります。残念ながら、私は50％以上の精度を超えることはできません。イメージサイズを

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リニアSVMと非線形SVMの高次元データ

私はSpark Mllib Linear SVMを使用していくつかのデータを分類するプロジェクトに取り組んでいます（12正則化）。私は、200のポジティブな観察と、150の（生成された）ネガティブな観察のように、それぞれ744の特徴を有し、これは家の異なる地域の人の活動レベルを表す。私はいくつかのテストを実行しました。 "areaUnderROC"メトリックは0.991でした。このモデルは、私が

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SVM回帰を使用した予測？

予測のためにサポートベクターマシン（SVM）を使用します。そして、私はを取得しています出力 tb = table(x,y) Mdl = fitrsvm(tb,'y','KernelFunction','gaussian') YFit = predict(Mdl,tb); scatter(x,y);

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org.rosuda.REngine.Rserve.RserveException：JavaからRスクリプトを実行しているときにevalが失敗しました

org.rosuda.REngine.Rserve.RserveExceptionというRserveExcpetionが表示されています。この問題を解決するための方法 import org.rosuda.REngine.REXPMismatchException; import org.rosuda.REngine.Rserve.RConnection; import org.rosuda.

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チューニングSVM短いデータフレーム

私は、このデータフレームを分類モデルを構築しようとしています： str(aa) 'data.frame': 49 obs. of 967 variables: $ Lunes : num 0.1 0.14 0.19 0.15 0.14 0.12 0.19 0.15 0.15 0.15 ... $ Martes : num 0.15 0.16 0.2

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SVMの高速化（モデル訓練）

私は比較的新しいSVMです。私はmatlabの 'fitcsvm'関数を使って1クラスのSVMモデルを訓練しようとしています。 'rbf'（〜ガウスカーネル）カーネル関数が使用されます。私のデータサイズは約150kです。残念ながら、モデルの訓練時間は遅い（約3分）。私は SVMModel = fitcsvm（X、Y、 'KernelScale'、 '自動車'、 '標準化'、真の 'KernelF

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SVMでの精度の発見（Matlab）

私はSVMの海洋画像のトレーニングと分類を行いました。私はHoGと訓練された機能を介して機能を抽出しました。 1と0として機能をラベリングした後、私は自分の画像をテストしました。私は結果として常に50％を持っています。多分私のイメージが悪いと思ったので、私はすべてのイメージを個別にテストし、悪いイメージを取り除きました。 1つの画像をテストすると、精度は100％になります。次に、別のイメージをテス

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？

センチメント分析、シュゼット、センチメントなど、さまざまなパッケージがあります。実際に私はちょうどsentimensts - 肯定的、中立的、否定的なものがほしいと思う。株式移動を予測したり、動きを正当化するために

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scikit-learn SVMを使用した確率スコア予測/ AUCへのラベル予測

DS競技では、SVMを使用してバイナリ分類を行っていました。ここでは、tdata、vdataの両方に256の機能があります。 tlabels、vlabelsは両方ともディメンションn_samples x 1を持ち、固有の値は0/1です。競合規則に従って、ラベルの代わりに確率スコア（0〜1の間）を提出し、AUCを使用して順位を決定する必要があります。私はSVMとSklearnにとってかなり新しい

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Accord.Netに「Unidentified」クラスがあります。SVM

私はMultiClassSupportVectorMachineクラスを使って分類を行っています。具体的には、私のデータは24の次元を持ち、値はかなり接近してグループ化されています。私はこのデータで約10クラスを識別します。私は、入力された値が実際にグループから遠く離れていることを特定したいと考えています。識別できないクラス0を持つ行に沿って何かがあり、SVMが高い信頼度を持っている場合にのみク