svm

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scikit-learn에서 Nu_SVR에 대한 자세한 정보가 없습니다.

scikit에서 SVM을 사용하고 있으며, 훈련 도중 내 모델이 어떻게되는지보고 싶습니다. 하지만 SVM에서 자세한 정보를 얻을 수와 나는 다음과 같은 출력이 점점 계속 : * begin training .... [LibSVM] 를이 내가 쓴 코드 : 그래서 print("begin training ....") svm = NuSVR(kernel="rb

scikit-learn svm libsvm 2017-12-16

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지원 벡터 머신 모델은 얼마나 구체적이어야합니까?

SVM을 사용할 때의 전체 점은 알고리즘이 입력이 참인지 거짓인지 등을 결정할 수 있다는 것입니다. 예측 유지 관리를 위해 SVM을 사용하여 시스템의 예상 가능성을 예측하려고합니다. 과열. 예를 들어, 범위는 0-102 ° C이고 온도가 80 ° C 이상이되면 고장으로 분류됩니다. 내 입력은 30 개의 double (마지막 30 개의 값) 배열입니다. 나는

machine-learning statistics svm prediction 2017-12-20

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SVM을 사용하여 SUV와 세단 분류

세단과 SUV의 이미지를 분류하는 OpenCV를 사용하여 SVM을 구현하려고합니다. 나는이 포스트를 많이 참고했다 : using OpenCV and SVM with images 나는 세단과 SUVs의 29 가지 훈련 이미지를 가지고 있으며, 따라서 나는 1 개의 정말로 긴 줄이되도록 각 이미지를 펼쳐서 트레이닝을한다. 29ximage_area 크기. 아래

opencv machine-learning svm 2017-12-21

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CSV 파일을 ML 교육용 SVM으로 변환하는 방법

이 데이터 세트를 사용하여 Apache Spark 2.1.1에서 여러 ML 모델을 학습 할 수 있습니다. 이 열은 10 개의 열로 구성되며 그 중 2 개의 열에는 문자열이 포함됩니다. 이러한 열을 제거하는 것은 내가 수집하고자하는 정보에 중요하므로 옵션이 아닙니다. 그러나이 문제로 인해 실험을 진행하기 위해 CSV 파일을 SVM으로 변환 할 수 없습니다.

python csv pyspark svm naivebayes 2017-12-21

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BaggingClassifier는 매번 모든 데이터 집합을 가져옵니다.

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier, BaggingClassifier, RandomForestClassifier import numpy as np import random from sklearn.svm import SVC X=np.random.rand(1000,2) Y=[random.randint

machine-learning scikit-learn classification svm python-3.5 2017-12-21

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HOG 기능이있는 SVM을 사용하여 차량 분류

여기 내 목표는 SVM 및 HOG 기능을 사용하여 SUV와 세단 간을 분류하는 것입니다. 먼저 86 개의 학습 이미지를 읽고 각자의 HOG 기능을 계산 한 후 HOGFeat_train이라는 크기의 교육 매트 인 86xdescriptorSize에 넣습니다. Mat HOGFeat_train(num_train_images, derSize, CV_32FC1); /

c++ opencv machine-learning svm feature-extraction 2017-12-21

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numpy 배열의 여러 행을 변경하는 벡터화 된 방법 (행을 반복 할 수 있음)

cs231n assignment1에 대한 벡터화 된 svm 그라디언트를 구현할 때이 문제가 발생합니다. 독특한되지 array([[ 2, -8, 1], [ 2, 3, 4], [ 0, 0, 0]]) 모든 행까지 괜찮 : 여기 예입니다 ary = np.array([[1,-9,0], [1,2,3], [0,0,0

python arrays numpy vectorization svm 2017-12-23

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다른 매개 변수를 사용하여 내 SVM 모델을 테스트하면 똑같은 결과가 나타납니다.

내 목표는 SVM w/HOG 기능을 사용하여 세단 및 SUV에서 차량을 분류하는 것입니다. 필자는 다양한 커널 (RBF, LINEAR, POLY)을 사용했으며 각기 다른 결과를 주었지만 매개 변수가 변경 되더라도 동일한 결과를 제공합니다. 예를 들어 POLY 커널을 사용하고 학위가 .65보다 크거나 같으면 SUV로 모든 것을 분류합니다. 0.65 미만이면

opencv machine-learning svm 2017-12-25

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scikit-learn : SVC와 SGD의 차이점은 무엇입니까?

SVM : http://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#classification SGD : http://scikit-learn.org/stable/modules/sgd.html#classification들은 "는 SGD는 선형 모델을 구현한다"쓰기로, 내 눈에 거의 동일한 기능을 수행 할 것으로 보인다. 누군가가

python scikit-learn svm 2017-12-29

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svm 오류 테스트 데이터가 모델과 일치하지 않습니까?

나는 예측을하기 위해 svm 분류자를 훈련시키고있다. 훈련 된 모델을 사용하려고하면 테스트 데이터가 모델과 일치하지 않습니다. 나는 이것이 일어나고있는 이유가 아닙니다. 이이 오류 뒤에 이유는 내가 훈련에서 관찰의 ID와 SVM 분류기를 혼동 한 테스트 데이터를 포함한다는 것입니다 내 코드 # to prepare the training and testing

testing svm prediction training-data 2017-12-31

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