svm

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Tensorflow에는 scikit-learn에서 sklearn.svm.SVR과 같은 SVR 패키지가 있습니까?

Tensorflow를 처음 접했을 때, Tensorflow에 scikit-learn과 같이 즉시 사용할 수있는 SVR 패키지 (예 : sklearn.svm.SVR)가 있는지 궁금합니다. 아니면 SVR을 직접 만들어야합니까?

tensorflow svm 2017-03-06

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SVM의 내 결과가 모두 scikit에서 배우는 이유는 무엇입니까?

나는 scikit learn을 사용하여 다중 클래스 데이터 세트의 확률을 계산하려고합니다. 그러나 어떤 이유로 모든 예제에 대해 동일한 확률을 얻고 있습니다. 어떤 생각인지 알 겠어? 이것은 내 모델, 도서관 사용 또는 다른 것과 관련이 있습니까? 어떤 도움을 주셔서 감사합니다! svm_model = svm.SVC(probability=True, kerne

machine-learning scikit-learn svm libsvm 2017-03-06

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svm 용 사용자 정의 커널 작성 R

R에서 e1071 패키지의 svm() 기능을 사용하려고합니다.이 패키지를 처음 사용하며 사용자 정의 커널을 작성할 수 있는지 궁금합니다. svm(). 몇 가지 커널이 미리로드되어있는 것을 볼 수 있지만, 필자가 필요로하는 코사인 유사성 커널은 보이지 않습니다. 다른 방법으로는 코사인 유사성 커널을 사용하여 SVM을 실행할 수있는 또 다른 패키지가 있습니까?

r machine-learning svm cosine-similarity 2017-03-06

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TPOT 권장 분류 기준이 LinearSVC보다 낮은 이유는 무엇입니까?

그래서 LinearSVC가 TPOT 분류기에 있다는 것을 알았고 모델에 사용하여 꽤 괜찮은 점수 (sklearn 점수로 0.95)를 얻었습니다. def process(stock): df = format_data(stock) df[['HSI Volume', 'HSI', stock]] = df[['HSI Volume', 'HSI', stock

python machine-learning svm genetic-algorithm genetic-programming 2017-03-15

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기차 및 테스트에서 지원되는 벡터 머신

기차 및 테스트 데이터 세트에서 여러 유형의 SVM 회귀 분석을 실행하려고합니다. 내 모든 코드가 작동하지만 올바르게 열차와 테스트 모두에서 0.95를 초과하는 정확도를 얻으므로 정확하게 실행하지 못한다고 느낍니다. 다음은 회귀 분석 코드입니다. 데이터 세트는 업로드하기에는 너무 커서 (10000 행 등) 크기가 조정 된 모든 숫자 변수로 구성됩니다. 나는

r machine-learning statistics svm 2017-03-17

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1 대 대 나머지에서 비선형 커널 및 다중 레이블을 지원하는 SVM 구현

비선형 커널 및 one-vs-rest 시나리오를 지원하는 SVM 구현을 찾고 있으며, 다중 라벨 분류. 가급적이면, 파이썬으로 작성되었거나, 파이썬에서 래퍼로 호출 할 수 있습니다. 내가 sklearn로보고되었고, 분류 SVM을 사용하는 두 구현이 있습니다 : sklearn.svm.LinearSVC 는 - 한 - 대 - 나머지 시나리오와 멀티 라벨 분류를

machine-learning scikit-learn svm nonlinear-functions multilabel-classification 2017-03-21

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R - Caret RFE가 pickSizeBest 사용시 "task 1 failed - Stopping"오류를 표시합니다.

Caret R 패키지를 사용하여 SVM 모델을 학습 시켰습니다. 내 코드는 다음과 같습니다 : options(show.error.locations = TRUE) svmTrain <- function(svmType, subsetSizes, data, seeds, metric){ svmFuncs$summary <- function(...) c(t

r svm r-caret rfe 2017-03-21

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skikarn의 속성 오류 svm.SVC

scikit-learn을 사용하여 선형 SVM을 구현할 때 속성 오류와 관련된 문제가 있습니다. RFECV 메서드를 통해 교차 유효성 검사를 사용하는 선형 분류자를 사용하고 있으며 SVC의 특성에 액세스 할 수 없습니다. 기능 선택 또는 기본 모델과 관련이 있는지 확실하지 않습니다. model = svm.SVC(kernel='linear') sel

python scikit-learn svm 2017-03-21

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SVM 마지막 열을 기반으로하는 데이터 프레임

저는 마지막 클래스 이름을 기반으로 한 데이터 프레임을 svm에 몇 시간이나 몇 시간 동안 노력하고 있습니다. 나는이 데이터 프레임을 가지고 #FIll the data frame df = read.table("https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/car/car.data", s

r dataframe svm 2017-03-22

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svm train 출력 파일에 입력 파일보다 적은 행이 있습니다.

현재 이진 분류 모델을 작성 중이며 svm-train (svm_input.txt)에 대한 입력 파일을 만들었습니다. 이 입력 파일에는 453 개의 행, 4 개의 번호 특징 및 2 개의 번호 클래스 [0,1]이 있습니다. 즉 0 : 1 15.0 2 40.0 3 30.0 4 15.0 1 : 1 22.73 2 40.91 3 36.36 4 0.0 1 : 1 31.

svm libsvm 2017-03-22

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