SVM - Was ist ein Funktionsspielraum?

Ein geometrischer Rand ist einfach der euklidische Abstand zwischen einem bestimmten x (Datenpunkt) und der Hyperlane.Was ist derintuitiv Erklärung, was ein ...

Scikit Erfahren Sie SVC Decision_Function und sagen Sie voraus

Normalisieren von Feature-Werten für SVM

Ich habe mit einigen SVM-Implementierungen gespielt und frage mich, wie sich Feature-Werte am besten normalisieren lassen, damit sie in einen Bereich passen....

OpenCV-Vorlagen im 2D-Punktdatensatz

Ich überlegte, was der beste Ansatz wäre, um „Figuren“ in einer Reihe von 2D-Punkten zu erkennen.In diesem Beispiel habe ich zwei "Vorlagen". Abbil...

So erstellen Sie Trainingsdaten für libsvm (als svm_node-Struktur)

Ich versuche, ein svm für ein einfaches xor-Problem zu trainieren, indem ich libsvm verwende, um zu verstehen, wie die Bibliothek funktioniert. Das Problem (ich denke) scheint zu sein, dass ich svm_node falsch konstruiere; Vielleicht habe ich ...

Ist dies der richtige Weg, um das Trainingsset in den Eigespace zu projizieren? MATLAB

Ich habe PCA folgendermaßen berechnet: function [signals,V] = pca2(data) [M,N] = size(data); data = reshape(data, M*N,1); % subtract off the mean for each dimension mn = mean(data,2); data = bsxfun(@minus, data, mean(data,1)); % construct the ...

Wie kann man die Falsch-Positiv-Rate einer linearen SVM bestimmen?

Ich bin ein SVM-Neuling und dies ist mein Anwendungsfall: Ich habe viele unsymmetrische Daten, die mit einer linearen SVM binär klassifiziert werden müssen. Ich muss die Rate der falsch-positiven Ergebnisse auf bestimmte Werte festlegen und die ...

SVM-Parameteroptimierung in Opencv

Ich möchte SVM-Parameter in Opencv optimieren. Aber jedes Mal, wenn ich es benutzetrain_auto Ich bekommeC=1 undgamma=1. Einige Leute benutzen LibSVM, aber ich konnte keinen Wrapper dafür schreiben. BeidetrainingData undlabels werden von einem ...

Exportieren von SVM-Klassifikatoren von sklearn nach Java-Codebasis [geschlossen]

Ich habe benutztsklearn eine Reihe von SVM - Klassifikatoren trainieren (meist linear mitLinearSVM aber einige von ihnen benutzen dasSVC klasse mit rbf kernel) und ich bin ziemlich zufrieden mit den ergebnissen. Jetzt muss ich die Klassifikatoren ...

Modell ist leer, SVM im e1071-Paket

Ich habe eine Matrix von N Beispielen x 765 Features. Dazu gibt es für jedes dieser Beispiele einen Vektor von N Markierungen. Ich versuche, SVM zu verwenden, um sie zu klassifizieren und Vorhersagen zu treffen. In einem Fall funktionierte es, ...