svm

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    调SVM短数据帧

    我试图建立与该数据帧中的分类模型： 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 0.21 0.17 0.15 0.
    r svm 2017-06-19

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    特征是具有给定的信息不兼容使用tf.contrib.learn.SVM

    评估（） 代码如下： def svm_tf(file): X,Y,training_size, index = process_data(file) def input_fn(): return { 'example_id': tf.constant(index[:training_size]), 'multi_dim_feature
    python tensorflow svm 2017-07-05

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    支持向量机过度拟合我的数据

    我想为虹膜数据集做出预测。我决定为此使用svms。但是，它给我一个准确的1.0。这是过度配合还是因为模型非常好？这是我的代码。 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) svm_model = svm.SVC(kernel='linear', C=1,gamma
    python python-3.x scikit-learn svm ipython-notebook 2017-07-06

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    哪种方法可以检测文档中是否存在手写签名？

    我是机器学习的新手。我试图找到一种方法来检测扫描文档中是否存在手写签名。 经过大量研究后，我发现，这对于使用SVM分类器至关重要。 因此，当有机器学习时，必须有训练阶段和训练数据集的需要。我碰巧从签名竞赛中获得数据集。 那么现在，我是否对我的图像使用segmantation，然后使用svm或 比以下更简单：我有25个文档，并将它们标记为签名未签名？
    machine-learning classification svm handwriting handwriting-recognition 2017-07-11

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    IndexError：列表索引超出Python中用于计算SVM的字典范围

    这是我编写的用于计算SVM的代码。 from matplotlib import style import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt style.use('ggplot') class SVM: def __init__ (self, visualization=True):
    arrays dictionary svm index-error 2017-07-12

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    如何绘制svm和svm之前的结果？

    我使用svm函数运行svm。在svm中，我可以在内核参数中输入线性参数，辐射参数和多项式参数。 因此，我想找出svm之前的数据分布并确定使用三个参数中的哪一个。如何输入代码来检查目标变量中的数据分布？ 另外，如何绘制svm的结果？我已经做了计算器中的所有代码，但我得到了以下错误： Error in Summary.factor(c(2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2
    r plot kernel svm radial 2017-07-16

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    Text2Vec使用插入符号SVM警告消息进行分类

    我正在处理text2vec程序包和caret的文本分类问题。在使用caret构建不同的模型之前，我使用text2vec来构建文档项矩阵。目标是使用标记的训练数据来识别两个字符串之间的字符串相似性。 然而，培养了线性SVM模型时，得到了一个数警告消息，摘录如下： 警告消息：1：在svm.default（X = as.matrix（X）中，Y ='，核心=“线性”，...： 变量'流感'和 'peri
    svm r-caret text2vec 2017-07-16

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    Python机器学习训练Classifer错误指数是越界

    我有一个训练有素的分类器，有一直工作正常。 我试图修改它来处理多个.csv文件使用循环，但是这已经打破它，原始代码（这是工作正常）现在返回与.csv文件相同的错误它的点它以前处理没有任何问题。 我非常困惑，看不到什么会突然导致此错误出现之前，一切工作正常。原始（工作）代码是; # -*- coding: utf-8 -*- import csv import pandas
    python machine-learning classification svm 2017-07-17

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    SVR，SVM，梯度提升和XGBoost永远运行[python]

    我有一个15,000左右的小数据集有13个功能。所有的输入都是整数，而不是非常大的数字。 我使用这些数据来训练分类器，如SVR，SVM，XGboost等与Gridsearch。 但是每次训练过程中需要永远。（超过60分钟） 我已经扩展我的输入数据X，但它仍然需要大量的时间。 另外，从其他有类似问题的帖子中，加入了catch_size iin分类器，如SVC（cache_size = 7000）来训
    python svm xgboost 2017-07-18

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    scikit-learn中可以得到SVM评分函数中的错误预测列表吗？

    我们可以使用svm.SVC.score()来评估SVM模型的准确性。我想在预测错误的情况下得到预期的课程和实际的课程。我如何在scikit-learn中实现这个目标？
    python machine-learning scikit-learn svm 2017-07-18
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