svm 相关问题

支持向量机（SVM）是一组相关的监督学习方法，用于分析数据和识别模式，用于分类和回归分析。

如何在 hog 中可视化 svm 权重

在 HOG（定向梯度直方图）的原始论文中 http://lear.inrialpes.fr/people/triggs/pubs/Dalal-cvpr05.pdf 有一些图像，显示了图像的 hog 表示（菲...

opencv computer-vision svm histogram-of-oriented-gradients

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R 中支持向量机和朴素贝叶斯分类器的不同重要性

我正在致力于在癌症数据集上用 R 构建预测分类器。我使用随机森林、支持向量机和朴素贝叶斯分类器。我无法计算...的变量重要性

r machine-learning svm naivebayes

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使用 scikit learn 进行时间序列预测

我正在尝试使用 scikit-learn 的 SVM 模型来设置一个用于预测时间序列的 python 代码。我的数据包含过去 24 小时内每隔 30 分钟间隔的 X 值，我需要预测...

python scikit-learn time-series svm forecasting

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我的梯度下降实现有什么问题（带有铰链损失的SVM分类器）

我正在尝试在 jupyter 笔记本中使用 python 和 numpy 从头开始实现和训练 SVM 多类分类器。我一直使用CS231n课程作为我的知识基础，尤其是这个

python machine-learning svm gradient-descent

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R SVM 对于缺失数据的预测返回 NA

我正在尝试使用 e1071 包中经过训练的 SVM 进行预测，但我的数据包含一些缺失值 (NA)。当该实例有任何

r svm

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SVR/SVM 输出预测彼此非常相似，但与真实值相差甚远

主要思想是根据输入特征预测2个目标输出。输入特征已经使用 sklearn 中的 Standardscaler() 进行了缩放。 X_train 的大小为 (190 x 6)，Y_train = (190 x 2)。 ...

python scikit-learn linear-regression svm gridsearchcv

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如何在Python中实现贝叶斯逻辑回归和SVM进行分类

我想在单个Python代码中实现贝叶斯逻辑回归和SVM进行分类，但我无法做到这一点，请任何人告诉我。我尝试使用 pymc3 但它不起作用。我尝试...

python svm logistic-regression pymc python-theano

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多类 SVM 中的类几乎所有数据点都作为支持向量（scikit-learn）正常吗？

我使用 scikit-learn 的 SVC 对鸢尾花数据集进行多类分类，一类几乎将所有数据点作为支持向量。这是预期的吗？还是我的

python machine-learning scikit-learn classification svm

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如何将日期时间列更改为适合机器学习的格式

我有太多日期时间列，我需要将其更改为机器学习合适的格式？ 2003-01-09 2022-10-12 23:03:34 向量或其他东西 0.0145132 0.548542 有什么建议吗？我需要使用...

python pandas machine-learning scikit-learn svm

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KSVM（在 r 中）给出 - 索引 [[j]] 中的错误：下标超出范围

每次尝试实现 ksvm 时，我都会遇到此错误。我的代码：火车11<- read.csv('Train.csv', head=TRUE) Train11 <- (sapply(Train11, as.numeric)) #convert all data to nu...

r svm kernlab

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SVM 损失函数的梯度

我正在学习有关卷积神经网络的课程。我一直在尝试为 svm 实现损失函数的梯度，并且（我有解决方案的副本）我无法理解...

python computer-vision svm linear-regression gradient-descent

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嗨！如何确定机器学习模型的训练和测试准确性结果好坏？

我正在对几种机器学习模型（例如 svm、ann、随机森林和 knn）进行 covid 19 爆发预测。我很困惑如何比较哪个是最好的

machine-learning svm random-forest prediction training-data

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是否有一种方法可以计算组之间的重叠散点图，以便能够使用 SVM 模型进行分类？

为了澄清这一点，我使用了一些数据集来解释二维数据的变体可以在以下位置访问数据集：https://drive.google.com/file/d/14-VivVlGSlaJo6BXlYMqn-1leorSU6ET/view?usp=

r svm scatter-plot

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为什么 GARCH-SVM 对条件波动率输出相同的预测？

我正在使用 SVR-GARCH 模型来预测条件波动性，如 Abdullah Karasa 所著的《Machine Learning for Financial Risk Management with Python: Algorithms for Modeling Risk》一书中所述...

python scikit-learn time-series svm

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ValueError：类的数量必须大于一（python）

在 fit 中传递 x,y 时，出现以下错误：回溯（最近一次调用最后一次）：文件“C:/Classify/classifier.py”，第 95 行，位于 train_avg, test_avg, cms = train_model(X, y, "c...

python-2.7 scikit-learn classification svm

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使用 GridSearchCV 进行目标缩放

对于超参数调整，我使用Python包sklearn中的函数GridSearchCV。我测试的一些模型需要特征缩放（例如支持向量回归 - SVR）。最近，...

python python-3.x scikit-learn svm gridsearchcv

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如何处理SVM中的数据不平衡？

如果我在较大的训练集上训练 SVM，并且类变量为 True 或 False，则与训练集中的 False 值数量相比，只有很少的 True 值会影响

svm

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为什么在sklearn SVC中predict_proba和probA_ / probB_不匹配？

根据SVC文档： Platt 缩放使用逻辑函数 1 / (1 + exp(decision_value * probA_ + probB_))，其中 probA_ 和 probB_ 是从数据集中学习的。现在，如果我尝试...

python scikit-learn svm

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SVM.SVC() 中的 gamma 参数实际上是做什么的

我正在尝试调整我用不同的 gamma 和 C 值构建的 SVM 模型。此外，我还使用了缩放的输入数据来进行模型训练。在尝试了多种组合后，我确实找到了一个

machine-learning scikit-learn svm data-science svc

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寻找降低机器学习分类误报率的想法

有没有办法降低经典欺诈预测问题中的误报率。目前我正在研究经典的欺诈检测。有50000个带有真实标签的样本（结果是由于

python statistics svm logistic-regression fraud-prevention

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