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
내 컴퓨터 비전 코스에서는 vlfeat를 사용하여 이미지 위에 SIFT 및 SIZE를 수행합니다. 몇 가지 데이터 조작을 수행 한 다음 svmtrain 함수를 사용하여 SVS를 교육하기 위해 libsvm을 사용하고자합니다. 내 문제는 libsvm이 vl_svmtrain에 액세스하려고한다는 오류가 발생한다는 것입니다. 링커에 문제가 있습니까? 아니면 libs
저는 지금 당분간 붙어 있습니다. OpenCV의 SVM 구현은 선형 커널에서는 작동하지 않습니다. 코드에 버그가 없다고 확신합니다. kernel_type을 RBF 또는 POLY로 변경하면 나머지는 그대로 유지합니다. 나는 그것이 작동하지 않는다는 이유는 생성 된 모델을 저장하고 체크 아웃하기 때문입니다. 지원 벡터 수를 1로 표시합니다. RBF 또는 POL
나는 weka에 LibSVM 래퍼를 사용하고 뉴스 분류 (스포츠 및 비즈니스)를위한 분류기를 성공적으로 만들었습니다. 교차 검증 방법을 사용하여 평가했으며 정확도가 인정됩니다. 이제 모델을 사용하여 새 뉴스 기사를 분류해야합니다. 분류 자에게 제공하기 전에 weka에서 StringToWordVector 필터를 사용하여이를 특성 벡터로 전송해야합니다. 내가
내 이름이 지정된 엔티티 인식 작업에 svmstruct를 사용하고 싶습니다. 각 토큰에 대한 일부 기능은 숫자 형식이 아닙니다 (주로 n-char 접미사 또는 단어 모양과 같은 텍스트 형식입니다 ...). svmstruct의 입력 형식이 svmlight 형식과 같기 때문에 필자는 이러한 텍스트 기능을 숫자 형식으로 변환해야합니까? 모두
다음 이진 분류 감안할 때 : 나는 학위를 취득하고 싶은, 그러나 double classId = classifier.classifyInstance(instance);
: LibSVM classifier = new LibSVM();
classifier.setCost(cost);
classifier.setGamma(gamma);
다음과 같은 작업을
나는 비용 매개 변수가 사용 된 커널과 독립적이며 교육 데이터에 의존한다고 읽었습니다. RBF에 대한 매개 변수 선택을 수행 한 후에 나는 'c'와 감마 'g'의 최상의 조합을 얻습니다. 그래서 다항식 커널에 대해 같은 'c'를 사용할 수 있고 좋은 학위를 식별 할 수 있습니까? 또는 'c'와 'd'에 대한 새로운 그리드 검색을 시작하면 더 잘할 수 있습니
tune.svm()과 best.svm() 간의 차이점은 무엇입니까? 우리가 svm 커널의 매개 변수를 조정할 때 항상 우리 모델에 가장 적합한 값을 선택할 것으로 기대하지는 않습니다. 저는 R과 기계 학습을 처음 사용하기 때문에 용서할 수 없습니다. 나는 svm 조정에 선형 커널 옵션이 없다는 것을 알아 차렸다. 선형 커널을 사용하여 내 SVM을 조정할 수