liblinear

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    LibShortText을 사용하려고하는데 어떻게 작동하는지 완전히 이해하지 못했습니다. README에서 텍스트 파일 용 기능인 것처럼 보입니다. 그러나 인 파일을 LibSVM 형식으로 이미으로 분류해야하므로 text-train.py 및 text-predict.py과 같은 기능을 수행하지 않습니다 ...? If a preprocessor directory i

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    대 나는 빠른 선형 SVM 라이브러리를 찾고있다 그리고 난 liblinaer가 pegasos을 능가하는 성능에 대한 것 같습니다 liblinear의 발표 논문에서 가장 중요한 것들 Liblinear 및 Pegasos 두 가지를 가로 질러왔다. 그러나 페가수스는 데이터가 희소 한 경우 신속하게 작동한다고 주장합니다. pegasos이 나와서 이전에 비교할 수없

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    Weka 3.6.11을 사용 중이며 LibLinear 래퍼를 사용하고 싶습니다. 나는 "CLASSPATH에 Liblinear 클래스 없다" 내가 Windows에서 생각하는 메시지가 표시됩니다. 나는 시스템 변수에 CLASSPATH를 작성하고 C로 일어나는 liblinear.jar 파일의 경로를 썼다 : \의 Program Files (x86) \ 웨카-3-

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    누구나 파이썬에서 liblinearutil 패키지에 대한 통찰력을 줄 수 있습니까? 나는 파일을 훈련시키고 테스트하기를 원한다. 나는 설명서를 읽었지만 이해가되지 않습니다. 나는 이렇게하고있다. from liblinearutil import * def testing_func(train_file, test_file) prob, param = svm

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    교육 자료 : "class_a" : ["first class"], "class_b" : ["second class"], "class_c" : ["third class"], "class_d" : ["fourth class"] 기능 : 단어의 ['class', 'first', 'fourth', 'second', 'third'] 가방 매트릭스 기능

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    LibLinear를 사용하여 다중 클래스 SVM을 실행했지만 모델은 모든 클래스의 특정 기능에 높은 가중치를 부여합니다. 예 : Class 1의 경우 Class 1에 대해 0이고 0이 아닌 특정 변수는 내 초평면 방정식에서 매우 큰 우위를 차지합니다. 특정 클래스에 대한 초평면을 계산하는 동안 이러한 특정 기능을 무시하고 싶습니다. 한 가지 방법은 해당 기

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    dtm_train_tfidf 내가 희소 행렬을 수용하도록되어 기능 LiblineaR 사용하고 dgCMatrix CSC 형식 희소 행렬을 발생한다. 내가 스파 스 매트릭스 dtm_train_tfidf를 사용할 때, 다음과 같은 오류가 발생합니다 library(LiblineaR) LiblineaR(data=dtm_train_tfidf, target=tra

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    분류 문제에 대해 Libsvm에서 인스턴스 가중치를 사용하는 경우가 있습니다. http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvmtools/#weights_for_data_instances 누군가가 libsvm에서 인스턴스 칭량을 사용할 때 구현되는 알고리즘의 세부 사항을 알고 있습니까? 표준 SVM 모델 학습 알고리즘은 모든 학습 인

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    이것은 처음으로 기계를 학습 한 연습이며 LIBLINEAR을 사용하여 일부 데이터를 학습하려고합니다. I 일한 훈련 데이터는 m 각 셀, N m X 미터 행렬의 인스턴스가 크기 다차원 매트릭스 m X m X N로 저장된 x m 픽셀 값을 나타 내기 위해 1-255 사이의 값을 포함하는 행렬. 이 데이터에 포함 된 내용은 n x1 레이블입니다. 그러나 LIB

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    나는 다음과 같은 nuget 패키지 내 C# 코드에서 liblinear의 .NET 구현을 사용하고 : https://www.nuget.org/packages/Liblinear/ 그러나 liblinear의 readme 파일에 , X의 형식은 다음과 같습니다 struct problem을 설명 문제 : 예에서 struct problem { i