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。

SVR不断预测平线

我试图通过将过去五天的回报“喂”进来，以在预测未来回报时实施支持向量回归。这是该想法的链接：http：//www.quintuitive.com/2012 / ...

python scikit-learn svm

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R：e1071 svm函数-是否有必要将分类转换为虚拟变量？

我知道svm模型需要进行预处理，以将分类变量转换为伪变量。但是，当我使用e1071的svm函数来拟合具有未转换数据的模型（请参阅训练和测试）时，...

r machine-learning svm e1071

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ValueError：找到样本数量不一致的输入变量：[2839，14195]

在此数据集之前的所有数据集都可以正常工作之前，现在有了这个新数据集，它引起了以下错误，我试图重塑X_train，但它不是X_trian的属性，任何人都可以提供帮助。谢谢...

python-3.x machine-learning scikit-learn svm

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R语言的一个类分类。生成混淆矩阵时我在做什么错？

我正在尝试理解和实现分类器R中的类基于几个UCI，其中一个（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Chronic_Kidney_Disease）。当尝试打印...

r machine-learning svm supervised-learning one-class-classification

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提高SVC在情感分析上的准确性

我正在尝试使用SVC对情绪分类器进行编码。我的模型获取了在kaggle上找到的数据集（40.000行），该数据集包含一条推文，并且与每条推文相关联，都有一种情感。因为我不需要...

python machine-learning scikit-learn svm

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R中SVM期间产生NA值的因子

我无法从相关帖子中找到任何产生NA值的factor（）调用的答案。我仍在学习R，对不起，如果您发现此帖子愚蠢。在第一个factor（）调用上，有167个NA值是...

r dataframe svm

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如何使用libsvm在python中获取支持向量（SV）

在matlab中，libsvm有一个称为SV的变量，我们可以使用它轻松获得SV，但是在Python中，当我使用此变量时，这不是我想要的。因此，我想问一下libsvm如何在...

python svm libsvm

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[NameError：未定义名称'skimage'

im试图弄清楚如何使用我自己的数据集中的图像使用SVM进行图像分类，而我使用他的链接中的笔记本使用https://github.com/whimian/SVM-Image-Classification。 ...

python svm scikit-image train-test-split

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什么是无意义的数据？

我正在阅读有关SVM的教程。他在那写道：与K近邻算法相比，支持向量机通常处理更好的无意义数据。他的意思是“无意义...

machine-learning data-science svm nearest-neighbor

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如何将支持向量机（SVM）应用于非英语数据集文件？

我将SVM应用到英语数据集。它真的很好。但是，当我应用一些非英语数据集的csv文件时，它将引发错误。导入大熊猫作为pd数据= pd.read_csv（'love.csv'，encoding =“ ...

python machine-learning scikit-learn svm

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从头开始支持SVM

我在从以下网址引用时从头开始构建了SVM模型：https：//www.youtube.com/watch？v = UX0f9BNBcsY＆list = PLqnslRFeH2Upcrywf-u2etjdxxkL8nl7E＆index = 7。当我使用...

machine-learning svm

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如何为图像异常检测实现一类SVM

我正在尝试在python中实现一类SVM作为异常检测工具。我有一组商店的图像，我想根据该数据训练一类SVM，并使用它来识别图像...

python svm

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如何在SVM中调整参数内核？

我想用e1071中的tune（）从列表c（'linear'，'polynomial'，'radial base'，'Sigmoid'）中找到最佳内核。怎么做？我这样尝试过，但不起作用：svmtune

r svm e1071

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为什么要在SVM中缩放特征？

我发现SVM（支持向量机）问题中的缩放确实改善了它的性能...我已经读过以下解释：“缩放的主要优点是避免在更大的范围内出现属性...

machine-learning svm scaling

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绘制SVC决策区域

我正在使用moon_dataset遵循书中的一些SVC代码。这是代码：将熊猫作为pd导入将matplotlib.pyplot作为splearn％matplotlib从sklearn.datasets内联导入从...

python matplotlib scikit-learn svm

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如何使用SVM处理多类分类？

我不明白如何使用SVM处理多类分类。我在互联网上发现的所有方法都是仅用于二进制分类的一对一方法。但是，我的目标是例如：...

machine-learning svm

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sklearn的决策边界

假设我们有一个简单的训练案例和来自sklearn import svm的SVM的训练目标>>> X = [[0，0]，[2，2]] >>> y = [0.5，2.5] >>> clf = svm.SVR（）>>> ...

python machine-learning svm scikit-learn

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什么时候应该使用LinearSVC或SVC？

[从我的研究中，我发现了三个相互矛盾的结果：SVC（kernel =“ linear”）更好LinearSVC更好不要紧有人可以解释何时使用LinearSVC与SVC（kernel =“ linear”）？似乎...

machine-learning scikit-learn svm

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在scikit-learn中，SVC和LinearSVC在什么参数下？

我阅读了此线程，以了解scikit-learn中SVC（）和LinearSVC（）之间的区别。现在我有一个二进制分类问题的数据集（对于这样的问题，一对一/一对一策略...

machine-learning scikit-learn svm libsvm

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使用Tfidf和SVM在此分类问题中匹配特征空间的最佳方法

我正在训练一个模型来检测垃圾邮件/火腿电子邮件，并通过以下方式进行功能选择：t = TfidfVectorizer（max_features = num_feature）t.fit_transform（spam_corpus）spam_features = t.get_feature_names（）t ....

machine-learning svm feature-extraction feature-selection

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