CSV 파일을 LIBSVM/SVMlight 형식으로 변환하려고합니다. 다음 코드를 찾았습니다 : SPECTF = csvread('SPECTF.train'); % read a csv file
labels = SPECTF(:, 1); % labels from the 1st column
features = SPECTF(:, 2:end);
features_s
2 클래스 분류 문제에 대해 libsvm (패키지에 제공되는 실행 파일)을 사용하고 있습니다. 훈련 단계에서 나는 b 매개 변수를 1로 설정하고, 이는 다음과 같이 정의됩니다. -b probability_estimates : 확률 추정, 0 또는 1 (기본값 0) 과 내가 다시 1로 B 매개 변수를 설정하고있어 단계를 예측에서 SVC 또는 SVR 모델을 학
입니다. 저는 Liblinear/Libsvm에서 아주 새로운데, 좋은 문제가 있습니다. 나는 트레이닝을 위해 매우 큰 데이터 (2.883.584 샘플이 매우 불균형, 각각 21 차원)와 테스트를위한 큰 데이터 (262.144 개의 샘플도 21 차원)가 있습니다. LIBSVM (또는 LibLinear)의 선형 커널 구현을 사용하고 있습니다. 이는 데이터의 큰
두 클래스 문제에 대한 교육 파일이 있으며 레이블은 +1과 -1입니다. svm-train을 실행 한 후에 생성 된 모델 파일에는 -2와 +2 사이의 실수 값 레이블이 있습니다. 교육 파일의 부분 : 모델 파일에서 -1 1:-0.0902235 2:0.642459 3:-0.996008 4:-0.990354 5:-0.0415552 6:-0.559606 7:0.4
SVM 용 데이터를 준비 중입니다. 한 행이 카테고리의 종류 80, 160, 320, etc. (5*2^n)
실용적인 가치 범위 인 값 포함 [80 : 10240] I의 범위 [80 : 10240] 확장한다 궁금 -1 : 1 및 단순 사용 특색. 다른 가능성 8 깃발 기능을 모두 갖는 값의 범위를 분할하는 -1 또는 1 것 I은 SVM의 libsvm 구
나는이 데이터를 svm tutorial에 적용하고 데이터에 적용하려고합니다. 나는 나를 위해 구조는 유사, EPT 하지만 매트릭스에서 SQLite는에서 내 데이터를 읽은 > print (cats)
Sex Bwt Hwt
1 F 2.0 7.0
2 F 2.0 7.4
...
48 M 2.0 6.5
49 M 2.0 6.5
> print(ep
우분투 플랫폼에서 LIBSVM 라이브러리를 사용하는 동안 다음과 같은 결과가 나옵니다. 명령이 발행 : ./svm-scale -u 1 -l -1 -s parameters.txt negativeSet > negativeSet.scaled
./svm-scale -u 1 -l -1 -r parameters.txt positiveSet > positiveSet.
사실 OpenCV의 svm 파이썬 인터페이스를 사용하고 있으며 4 가지 범주로 데이터를 분류하려고합니다. 라벨 및 교육 데이터가 순서대로 표시되는 경우, 예를 들어 데이터가 라벨 1, 라벨 2, 라벨 3 및 라벨 4로 주문 된 4 개 그룹에 속하는 경우, 올바른 비율은 50 % 정도로 낮습니다. 그러나 훈련 데이터를 섞어 보았을 때 결과는 합리적이었습니다.
나는 파이썬을 사용하여 SVM (지원 벡터 머신)에서 일하고있다. 입력 한 내용은 pdb 파일입니다. 데이터 세트를 사용하는 예제가 많이 있습니다. 그러나, 제 경우에는 protien (.pdb 파일)의 3 차원 구조를 구문 분석하고 싶습니다. 어떻게 pdb에서 svm을 얻을 수 있습니까?