svm

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    sklearn : sklearn.preprocessing 배열에 대한 DeprecationWarning

    먼저 모든 관련 질문을 살펴 보았습니다. 매우 비슷한 문제가 있습니다. 그래서 링크에서 제안을 따랐지만 그 중 누구도 나를 위해 일하지 않았습니다. 나는 또한 오류 메시지를 따르도록 노력 Data Conversion Error while applying a function to each row in pandas Python Getting deprecatio
    python scikit-learn svm 2017-05-11

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    R은 SVM 모델로 예측할 때 인수 (0)을 반환합니다.

    제 질문은 아직 this thread과 동일하지만, 아직 만족할만한 대답이없는 것 같아서 재현 가능한 코드와 함께 다시 묻는 것이 적절하다고 생각합니다 . training <- read.csv("https://d396qusza40orc.cloudfront.net/predmachlearn/pml-training.csv")[,-1] testing <- rea
    r machine-learning svm predict 2017-05-16

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    SVM의 결정 경계와 가중치 벡터

    수학 배경이별로 없기 때문에 SVM에 관한 몇 가지 혼란이 있습니다. (모든 차원에서) 초평면 방정식을 w'x+b=0이라고합시다. 이제이 가중치 벡터 w은이 초평면과 직각을 이룹니다. 방정식 w'x+b=0 w 및 x 일반 벡터 인 경우, 즉, SVM,와는 아무 상관이없는 초평면의 단지 일반적인 방정식, 다음 양식 w'x+b=0의 초평면은 초평면에 직교하는
    algorithm machine-learning svm 2017-05-17

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    파이썬에서 지원 벡터 머신 알고리즘 사용

    파이썬을 사용하고 .csv 파일을로드하고 지원 벡터 머신 알고리즘을 사용하려고합니다. 나는 초보자이며 YouTube에서 튜토리얼을 보았고, 내 파일에는 모든 기능과 끝에있는 사용자 ID가 포함되어 있습니다. These are the columns 내가 모든 것을 수입하고 "DF = pd.read_csv ('Results.csv')"사용했다 And this
    python algorithm svm 2017-05-21

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    Microsoft rxOneClassSVM의 예측 점수가 의미하는 바는 무엇입니까?

    참신함 탐지를 위해 Microsoft ML 패키지를 사용하여 일류 SVM 모델을 작성하려고 노력 중이며 결과를 얻을 수있었습니다. 테스트 데이터를 사용한 예측의 결과에는 "점수"란이 포함되어 있습니다. 여기서는 의미에 대해 잘 모르겠습니다. 내가 온라인으로 검색 할 때, 그 것에 대한 아주 좋은 설명은 없다. 기계 학습의 초보자로서, 점수가 높을수록 데이터
    r machine-learning svm microsoft-r anomaly-detection 2017-05-23

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    예상 값에 따라 머신 학습 모델 결합하기

    꽤 일반적인 작업에 대한 ML 예측을 구축합니다 : 예측해야하는 피쳐 수 = 30, 결과 값은 0과 1 사이의 실수입니다. 데이터를 분석 한 후, 데이터가 범위 [0, 0.2], [0.2, 0.4) ... [0.8, 1]에 대해 상당히 다른 것으로 나타났습니다. 나는 각각의 범위에 대해 하나씩 5 가지 모델을 만들고 더 나은 예측을하기 위해 결합하는 아이디
    machine-learning svm 2017-09-06

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    기계 학습에서 2 차원 이상의 입력 데이터를 처리하는 방법

    요즘 ml 과정을 배우고 있습니다. / size gender classification m1 100 male malignant m2 50 female benign 이러한 모든 데이터는 m 샘플의 수이고, n 개수 오전 * n 개의 행렬에 넣고 수 I는 예시적인 입력 데이터 (악성 종양 분류 예) 같은 어떤 것을 발견 의 특징. 입력 데이터가
    machine-learning neural-network svm 2017-09-07

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    그램 매트릭스가있는 사전 계산 된 RBF 커널의 Python 구현?

    파이썬에는 매우 제한된 정보와 precomputed kernels 예제가 있습니다. sklearn 이벤트 linear kernel 단 하나의 사소한 예 : http://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html 여기 선형 커널 코드입니다 : import numpy as np from scipy.spatial.distance
    python matrix scikit-learn kernel svm 2017-09-08

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    분류에 svm을 사용하여 혼란 행렬을 찾는 함수에 R 함수를 작성하려고합니다.

    y (출력) 변수에 대한 데이터 및 자리 표시자를 함수에 제공하는 프로그램을 작성하려고합니다. 함수는 데이터 세트 및 테스트 데이터에 대한 혼동 행렬을 생성합니다. 이것은 사실이 기능의 제 5 번째 시도입니다.이 기능의 대부분은 데이터 세트로 홍채 데이터를 사용하는 설명서에서 나온 것이지만 기능에 대한 y.vec 입력에 의존하는 것 같습니다. 함수에 y 변
    r svm confusion-matrix 2017-09-11

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    명확하게 분리 가능한 데이터의 확률 수준 정확도

    나는 SVM 분류기 [SVM = Support Vector Machine]라고 생각되는 것을 작성했습니다. 다른 매개 변수를 사용하여 정상적으로 분산 된 데이터로 "테스트"하면 분류 기준이 50 %의 정확도를 반환합니다. 뭐가 잘못 되었 니? 여기 코드입니다, 결과는 재현 할 수 있어야한다 : 당신은 제대로 정확도를 계산하지 않는 features1 = no
    matlab optimization machine-learning svm 2017-09-13
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