svm

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scikit-learn에서 데이터 세트에 txt 파일이 포함 된로드

분류를 위해 SVM 구현에 scikit-learn 라이브러리를 사용할 것입니다. 내 기능의 값은 0/1이며 기능에 대한 txt 파일과 내 라벨에 대한 별도의 txt 파일에이 값을 저장했습니다. 내 문제는 scikit-learn을 사용하여 교육 및 테스트 단계를 위해 외부 데이터 세트를로드 할 수 있다는 것입니다.

scikit-learn dataset svm 2017-01-30

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CPLEX 및 기계 학습 응용 프로그램에 대한 행렬 분해

큰 행렬을 다루고 있으며 내 코드에서 내 코드가 'killed : 9'메시지로 끝나는 시간이 있습니다. 저는 Mac OSx에서 일하고 있습니다. 현명한 프로그래머는 내 코드의 문제가 내가 다루고있는 저장 매트릭스가 마음에 들었다고합니다. nn = 35000 dd = 35 XX = np.random.rand(nn,dd) XX = XX.dot(XX.T)

python matrix machine-learning svm cplex 2017-01-31

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libsvm 모델 파일에서 계수/가중치를 추출하십시오.

2 클래스 분류 자 ​​생성에 libsvm을 사용하고 있습니다. 나는 무게가 svm-predict [options] test.test model.model out.out에 의해 사용됩니다/계수를 알 어떻게 svm_type c_svc kernel_type rbf gamma 8 nr_class 2 total_sv 442 rho 21 label 1 -

machine-learning svm libsvm 2017-02-01

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nusvc에서 tf-idf를 통합하는 방법은 무엇입니까?

나는 시프트를 사용하여 시각적 인 단어의 가방을 다루고있다. 그런 다음 tf-idf를 통합 한 다음 scvit-nusvc에 피드를 보내고 여기 http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.NuSVC.html#sklearn.svm.NuSVC에서 찾을 수있다. 내가 어떻게 할 수 있니? 어떤 아이

scikit-learn svm 2017-02-02

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NLP & ML 텍스트 추출

내가 일부 사용자 채팅 데이터를 다양한 카테고리로 분류, 문제는 아래의 예를 참조하십시오 알고리즘 생성 종류를 많이가있다 본질적으로 문구)는 텍스트 자체에서 추출됩니다. 내 데이터를 기반으로 약 4,500 개의 고유 한 카테 고리가 포함 된 10,000 개의 메시지가 있습니다. 그런 경우 적절한 예측 정확도를 얻을 수있는 적합한 알고리즘이 있습니까?

machine-learning nlp regression svm naivebayes 2017-02-03

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정확도, 리콜, f1 점수에서 정확도를 계산 - scikit-learn

나는 큰 실수를 저었다. precision recall f1-score support 1 0.000000 0.000000 0.000000 1259 2 0.500397 1.000000 0.667019 1261 avg/total 0.250397 0.500397 0.333774 2520 는이 값에서 정확성을 계산할 수 : str(

scikit-learn svm precision-recall 2017-02-04

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피쳐 스케일링이 회귀 예측에 영향을 미치는 이유는 무엇입니까?

sklearn의 지원 벡터 회귀 모델을 사용하여 회귀 문제를 해결하고 MinMax를 사용하여 기능을 확장했지만 회귀에 대해 다른 결과를 얻었습니까? MINMAX 스케일러 사용 model.fit(X_training,Y_training) print model.predict(X_training)[0:10] array([ 4.99980599, 6.994792

python machine-learning regression svm 2017-02-09

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luggages 탐지를위한 OpenCV와 SVM 훈련

나의 프로젝트에서, 나는 다른 것, 보통 인간과 짐을 구분하려고 노력하고있다. 현재 OpenCV 및 SVM 교육 방법은 2 개의 클래스 (luggages가있는 클래스 및 인간과 다른 클래스)로 사용됩니다. 프레임을 주입하기 전에 프레임을 그레이 스케일로 변환했지만 필터를 추가로 적용하지 않았습니다. 예측 결과는 그다지 정확하지 않습니다. 교육을 받기 전에

opencv classification svm libsvm training-data 2017-02-09

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MATLAB SVM : 교육 및 테스트에 동일한 데이터 세트를 사용하면 다른 결과가 발생합니다.

저는 1 대 전체 접근법을 사용하여 4 개의 클래스가있는 데이터 세트의 다항식 커널로 SVM을 학습하는 데 'fitcsvm'함수를 사용하고 있습니다. 온전한 체크를하기 위해 필자는 결과 모델을 'predict'함수를 사용하여 트레이닝에 사용한 것과 동일한 데이터 세트에 적용 해 보았습니다. 각 SVM에 대한 모든 관측치에 대한 레이블을 예측하고 특정 관측치

matlab machine-learning classification svm multiclass-classification 2017-02-13

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방법, 앞으로 몇 기간을 예측하는 지원 벡터 회귀

를 사용하여 단 변량 시계열 내가 가지고있는 다음과 같은 데이터 : head(df) pce pop psavert uempmed unemploy 507.8 198712 9.8 4.5 2944 510.9 198911 9.8 4.7 2945 516.7 199113 9.8 4.6 2958 513.3 199311 9.8 4.

r svm forecasting 2017-02-16

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