MatLab 내에서 LIBSVM 및 HOG를 사용하여 훈련 데이터를 생성하려고합니다. 나는 3780 X 1 (더블) 짧은 조각 하나 개 이미지의 HOG 기술자를 계산 한 : 난을 분류하려면 어떻게 svmtrain(training_label_vector, training_instance_matrix [, 'libsvm_options']);
: 나는 가정
LIBSVM에는 파이썬 함수 grid.py이 있습니다. 내 이해에 따라 grid-search이라는 메서드를 사용하여 매개 변수를 선택합니다. grid.py is a parameter selection tool for C-SVM classification using the RBF
(radial basis function) kernel.
그래서이 에 대한
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
내가 원했던 것을 간략히 요약하면, 텍스트가 동일한 저자에 의해 쓰여지는지 아닌지를 결정하고자합니다. 따라서 나는 일류 분류를 사용한다. 이 단순화 (같이 보인다 내 테스트 세트에 1 1:x 2:x "until" 200:x
1 1:x 2:x "until" 200:x
(3 개 샘플) 내 트레이닝 세트 (18 개 샘플)에서 , 그것은 (I 데이터 값 X를
MatLab 내에서 LIBSVM을 사용하여 이미지를 시도하고 분류했습니다. 나는 SVM이 바이너리 분류 모델이라는 것을 알고 있지만, 나는 그것이 다중 클래스 분류 모델로 어떻게 사용되는지 궁금해하고있다. 자동차와 비 자동차, 말과 말, 사람과 사람이 아닌 데이터 쌍을 훈련시킨 다음 이미지를 세 모델 모두와 비교하여 이미지가 속한 클래스를 예측할 수 있습니
저는 matlab에 LIBSVM을 사용하고 있습니다. 회귀 SVM을 사용하면 출력이 빈 행렬 인 것으로 추정되는 반면,이 기능은 분류를 사용할 때 잘 작동합니다. LIBSVM 중요 정보에 말하는 때문에 이것은 보통 문제이다 -b probability_estimates: whether to train a SVC or SVR model for probabili
지도 축소 (각자 LibSVM 라이브러리를 사용 중입니다)에서 각 데이터 세트에 대해 SVM 모델을 만들고 있습니다. 심지어 각 모델의 테스트 결과가 있습니다. 테스트 결과 파일 세부 사항을 다음이 포함되어 있습니다. I는 5 테스트 파일이 +1
-1
+1
+1
..
..
+1
(IT 테스트 결과에 대한 예측을 기븐스). 이제 map redu
저는 R 소프트웨어에서 SVM을 사용하고 있으며 사용자가 제공 할 수있는 모든 입력을 처리 할 것입니다. 은 내가 SVM과 함께 훈련 할 필요가 데이터 세트를, 데이터의 형식은 제가 DNA 열 관련되어있는 다음 ToPredict Data1 Data2 Data3 Data4 DNA
S 1 12 1 11 000000000100
B
weka에서 libsvm 모델을 교육 한 다음 모델을 저장했습니다. 이제 java에서이 모델을 사용하고 싶습니다. Classifier cls = (Classifier)weka.core.SerializationHelper.read(this.modelPath);
이 오류를 얻을 "libsvm.svm_model, 지역 클래스 호환되지 않는 : java.io.