svm

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    Python和openCV：HOG描述符检测多尺度返回负边界框

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    python python-2.7 opencv svm detection 2017-08-01

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    前10名特征rbf内核的SVC

    我试图获得带RBF内核的支持向量机分类器前10名最具信息性（最好）的特征。由于我是编程初学者，我尝试了一些我在网上找到的代码。不幸的是，没有工作。我总是得到错误：ValueError: coef_ is only available when using a linear kernel。 这是我测试的最后代码： scaler = StandardScaler(with_mean=False) e
    python scikit-learn svm feature-selection 2017-08-06

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    的交叉验证Matlab的ROC曲线SVM

    我需要绘制的SVM分类ROC曲线，下面的话题和MATLAB例子很多线程，我不喜欢下面 mdlSVM = fitcsvm(pred,resp,'Standardize',true); mdlSVM = fitPosterior(mdlSVM); [~,score_svm] = resubPredict(mdlSVM); [Xsvm,Ysvm,Tsvm,AUCsvm] = perfcurve(r
    matlab svm cross-validation 2017-08-07

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    找到与暗淡的数组3.估计器预计<= 2

    我正在使用简单的文档集合LDA。我的目标是提取主题，然后使用提取的主题作为特征来评估我的模型。 我决定使用多项SVM作为评价主体。不确定它的好与不好？ import itertools from gensim.models import ldamodel from nltk.tokenize import RegexpTokenizer from nltk.stem.porter impor
    python machine-learning svm text-classification lda 2017-08-08

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    SVM如何用文本数据确定边距？

    SVM是一种几何算法，它试图通过在两个类之间绘制一个超平面来最大化两个类之间的边距。数字作为数据点是可以理解的。但是，我不明白当数据是文本时如何确定边距和超平面？如果有人能够举一个关于SVM如何处理文本的例子，我将不胜感激。
    nlp svm 2017-08-09

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    ValueError：min_faces_per_person = 70太严格了

    我正在练习使用特征面和支持向量机的人脸识别示例在官方scikit-learn网站上。 http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/applications/plot_face_recognition.html#sphx-glr-auto-examples-applications-plot-face-recognition-py 但是当我运行此： fr
    python scikit-learn svm python-3.6 face-recognition 2017-08-15

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    python svm函数与huber损失

    我需要一个具有huber损失函数的python svm分类器。但其默认损失函数是铰链损失。你知道我怎样才能把损失函数分配给python svm？ svc = svm.SVC(kernel='linear', C=1, gamma=1).fit(data, label)
    python classification svm loss 2017-08-15

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    Opecv 3.3使用SVM训练时崩溃

    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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    如何在Python中使用SVM实现用于手写识别的.dat文件

    我一直在尝试使用基于OpenCV库上的代码的SVM来训练手写数字。我训练的一部分是如下： import cv2 import numpy as np SZ=20 bin_n = 16 svm_params = dict(kernel_type = cv2.SVM_LINEAR, svm_type = cv2.SVM_C_SVC, C=2.67, gamm
    python-2.7 opencv svm digital-handwritting 2017-08-22

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    如何在R中使用机器学习和Caret包在新的数据集上测试调整后的SVM模型？

    伙计们！ 我是机器学习方法的新手，对此有疑问。我尝试使用Caret包中的R启动此方法并使用我的数据集。 我有一个关于我感兴趣的基因的突变信息的训练数据集（Dataset1），比如说基因A。 在dataSet1的，我有一个关于基因A在MUT或不-MUT形式的突变的信息。我使用数据集1与SVM模型来预测输出（我选择SVM，因为它比LVQ或GBM更准确）。 因此，在我的第一步中，我将数据集分成了训练组和
    r machine-learning svm r-caret training-data 2017-08-24
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