svm

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    我有一个包含许多简历的数据库,包括性别,年龄,地址,受教育年限的结构化数据以及每个人的许多其他参数。 对于约10%的样本,我也有关于他们在某个时间点所做的某些操作的额外数据。例如,Jane于1998年7月获得了住房贷款,或者John于2007年1月开始了飞行员培训,并于2007年12月获得了执照。 我需要一种算法,对于每个操作,在将来的时间增量中,每个人会发生的概率。例如,比尔2011年住房贷款的

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    我有一个包含2400个样本和10000个特征的数据集。所有的数据都是二进制的(+1或-1)。我需要通过SVM算法运行它,以便我可以将我的算法与它进行比较。但是,我对SVM或使用哪个软件包知之甚少。我尝试阅读以便我可以实现一个,但它是对我的头,我需要从它是权重向量。我是一个Windows用户,我用Java实现了我的实现。我可以将我的数据导出为1和0的文本文件。我可以访问MatLab,但有些东西告诉我

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    我急需一个在Python中使用LibSVM的分类任务示例。我不知道Input应该是什么样子,以及哪个函数负责训练,哪个函数用于测试 谢谢

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    我正在使用PyML进行SVM分类。但是,我注意到,当我使用LOO评估多分类分类器时,结果对象不报告灵敏度和PPV值。相反,他们是0.0: from PyML import * from PyML.classifiers import multi mc = multi.OneAgainstRest(SVM()) data = VectorDataSet('iris.data', labels

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    我有兴趣使用LibSVM进行文本分类。您如何建议我将术语/单词转换为数字数据,因此LibSVM可以理解它? 谢谢!

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    为我的最终论题,我正试图通过结合颜色和深度信息来建立一个3D人脸识别系统。我做的第一步是使用迭代最近点算法将数据头重新对准给定的模型头。对于检测步骤,我正在考虑使用libsvm。但我不明白如何将深度和颜色信息结合到一个特征矢量?它们是相关信息(每个点由颜色(RGB),深度信息以及扫描质量组成)。您建议做什么?像权重? 编辑: 昨晚我读了一篇关于SURF/SIFT功能的文章,我想用它们!它可以工作吗

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    我正在使用支持向量机写我的学士论文。是的,“epsilon” - 参数是优化错误(包括c)时的容忍度?所以如果max。保证金和最小值。错误至少比“epsilon”更接近最优化优化停止?

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    不幸的是我用下面简单的例子预测()的问题有: library(e1071) x <- c(1:10) y <- c(0,0,0,0,1,0,1,1,1,1) test <- c(11:15) mod <- svm(y ~ x, kernel = "linear", gamma = 1, cost = 2, type="C-classification") predict(mod,

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    opencv SVM实现采用标记为“SVM类型”的参数,该参数必须在用于训练SVM的CVSVMParams结构中使用。所有我能找到的解释是: // SVM type enum { C_SVC=100, NU_SVC=101, ONE_CLASS=102, EPS_SVR=103, NU_SVR=104 }; 任何人都知道,这些不同的值代表什么?

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    我正在使用openCV,但在文档中找不到有关参数returnDFVal在支持向量机的预测方法中意味着什么。其他人知道吗?