libsvm

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MATLAB에서 libsvm을 사용하여 이진 분류를 수행하고 있습니다. 다른 매개 변수로 교차 유효성 검사를 수행했지만 모든 매개 변수가 동일한 정확도와 결과를 제공하는 것으로 보입니다. 또한 모든 매개 변수에 대해 지원 벡터 수를 0으로 늘리고 있습니다. optimization finished, #iter = 1 nu = -1.#IND00 obj =

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은 OCaml의

으로 libsvm 사용할 수 없습니다 나는 OCaml의 프로젝트에 libsvm을 사용하려고 ocamlfind: Error from package `threads': Missing -thread or -vmthread switch 내 메이크 존재 :: ocamlfind ocamlopt -o prog -linkpkg -package lacaml -packa

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LIBSVM 모델 (LIBSVM을 사용하여 저장 됨)을 PySpark로 읽으려면 어떻게해야합니까?

필자는 PySpark로 포팅하고 싶은 LIBSVM 스케일링 모델 (svm-scale로 생성)을 가지고있다. scaler_path = "path to model" a = MinMaxScaler().load(scaler_path) 하지만 오류가 발생하고있어, 메타 디렉토리 기대 : 대한 간단한 해결 방법 Py4JJavaErrorTraceback (most

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svm 멀티 라벨에서 파일을 테스트하고 테스트하는 방법은 무엇입니까?

어떻게 파일을 테스트하고 svm multi label에서 테스트 할 수 있습니까? 내 질문에 https://www.quora.com/Can-anyone-give-me-some-pointers-for-using-SVM-for-user-recognition-using-keystroke-timing/answer/Chomba-Bupe?snid3=364610243&

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Java libSVM로드 된 모델의 NullPointerException

Java 프로젝트에 libSVM을 사용하고 있으며, 매우 큰 데이터 세트를 학습 한 후 API의 함수를 사용하여 모델을 파일로 저장했습니다. 나중에, 일부 예측을하기 위해 파일에서로드를 시도했지만 svm.svm_predict 함수를 호출 할 때마다 NullPointerException이 계속 발생합니다. 코드가 더 작은 모델 파일에서는 작동하지만이 큰 세트

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SVM의 실행 시간을 줄이는 방법

현재 20 개의 기능과 400,000 개의 행이있는 데이터 세트를 작업 중입니다. SVM을 사용하는 다중 클래스 분류를 위해 e1071 라이브러리를 사용하고 있습니다. 나는이 코드를 가지고 있으며 결과를 얻기까지 약 2 일이 걸린다. 같은 라이브러리를 사용하여 시간 복잡성을 줄일 수있는 방법이 있습니까? R에서 다른 라이브러리 또는 옵션을 어떤 점에서 고려

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libsvm을 사용하는 기분 분류

SVM을 오디오 데이터 det에 적용하고 싶습니다. 나는 음성 신호로부터 difftrent 특징을 extarcting입니다. 이 행렬의 차원을 축소 한 후에도 필자는 여전히 matix 형식의 기능을 사용하고 있습니다. 아무도 날 데이터 행렬에 대한 기능 matix를 변환해야 formating 관한 나를 도울 수 있습니까? 하나의 기능 행렬의 각 행에 동일한

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내 Java 코드에서 WEKA SVM 모델을 사용하는 중 오류가 발생했습니다 (WEKA로 저장 한 후 빈 SVM 모델).

WEKA (3.7.3)에서 LIBSVM 모델을 교육했으며 현재 내 Java 코드에서 사용하려고합니다. 그러나, 나는 예외를 얻고있다. Exception:Attempt to invoke interface method 'double weka.classifiers.Classifier.classifyInstance(weka.core.Instance)' on a n

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LIBSVM을 사용하여 예제 파일 실행

방금 LIBSVM을 설치했으며이 YouTube video이 데이터 집합을 테스트하고 테스트하는 방법을 이해하는 것을 보았습니다. Can't open input file a1a.train. 내가 여기 실종 무엇 : 불행히도 나는 다음과 같은 오류는 무엇입니까? 감사합니다.

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왜 Python의 LIBSVM이 부동 값을 요구합니까?

저는 파이썬에서 LIBSVM을 사용하여 SVM 분류 문제를 구현하고 있습니다. train_labels라는 1.0 및 -1.0으로 구성된 열세 번째 배열과 train_data라는 또 다른 배열의 해당 기능이 있습니다. LIBSVM은 numpy 배열을 허용하지 않으므로 아래 코드를 사용하여 목록으로 변환합니다. train_labels = train_labels