2 년 전에 NLTK 분류기를 사용했습니다. 이제 텍스트 분류에 오렌지색 SVM을 사용하는 방법을 배우고 싶습니다. 오렌지 튜토리얼의 SVM 예제는 iris.tab입니다 : sepal length sepal width petal length petal width iris
c c c c d
class
5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-s
나는 파이썬에서 scikits.learn을 사용하여 RBF SVM을 훈련 한 다음 결과를 절편 처리했습니다. 이것들은 이미지 처리 작업을위한 것이며, 테스트를 위해하고 싶은 것은 테스트 이미지의 모든 픽셀에 대해 각 분류자를 실행하는 것입니다. 즉, 픽셀 (i, j)에 중심을 둔 윈도우로부터 특징 벡터를 추출하고, 각 특징 벡터에서 각 분류자를 실행 한 후
나는 R에 새로 온 사람과 나는 다음과 같은 코드를 사용 R.에서 SVM 분류에 대한 e1071 패키지를 사용하고 있습니다 : data <- loadNumerical()
model <- svm(data[,-ncol(data)], data[,ncol(data)], gamma=10)
print(predict(model, data[c(1:20),-ncol
지원 벡터 머신 (SVM)을 사용하여 문서 분류를하려고합니다. 내가 가지고있는 문서는 이메일 모음입니다. 나는 약 3000 개의 문서를 SVM 분류자를 훈련시키고 약 700 개의 분류가 필요한 시험 문서 세트를 가지고있다. 처음에는 이진 DocumentTermMatrix를 SVM 교육을위한 입력으로 사용했습니다. 테스트 데이터로 분류 할 때 약 81 %의
두 클래스 사이에서 일부 값을 분류해야합니다. 훈련 세트로 사용할 수있는 약 30 개의 값이 있으며 각 값에는 10 개의 다른 차원이 있습니다. libSVM (Python에서 사용)을 사용하고 있는데 아주 잘 작동하는 것 같습니다. 나는 어떤 차원이 분류 과정에서 다른 것보다 더 중요하다고 생각하기 때문에 libSVM에 의해 계산 된 모델에 대해서도 해석하
일부 2D 점에서 직선 SVM 분류를 위해 Liblinear를 사용하려고합니다. (간단한 파이썬 GUI를 사용하여 2 개의 클래스에 포인트를 추가 한 다음 클래스를 구분하는 선을 그립니다.)하지만 나는 훈련을 위해 바이어스 옵션 (-B 1)을 사용하고 있는데, 바이어스가 0에 가깝다. (분리 선은 거의 원점을 통과한다.) 나는 또한 단순히 2 점 세트 훈련
OpenCV2.3을 사용하여 SVM 및 HOG를 기반으로하는 사람 감지 시스템을 구현하려고합니다. 하지만 나는 갇혔다. 여기까지왔다 : 이미지 데이터베이스에서 HOG 값을 계산 한 다음 LIBSVM을 사용하여 SVM 벡터를 계산할 수 있습니다. 각각 3780 개의 값을 갖는 1419 개의 SVM 벡터. OpenCV는 hog.setSVMDetector() 메
나는 matlab에 익숙하지 않으며 libsvm 사용법을 모른다. SVM으로 일부 데이터 (2 개의 기능 포함)를 분류하고 그 결과를 시각화하기위한 샘플 코드가 있습니까? 커널 (RBF, 다항식 및 시그 모이 드)은 어떻습니까? 나는 libsvm 패키지의 해당 readme 파일을보고,하지만 난 당신이 같은 matlab에 뭔가 서포트 벡터 머신 (SVM)을
SVM 성능을 테스트하여 여러 개인을 네 그룹/클래스로 분류하는 데 관심이 있습니다. MATLAB에서 svmtrain LibSVM 함수를 사용할 때,이 방정식의 값을 기반으로 4 개의 그룹 중 해당 개인을 분류하는 데 사용되는 3 개의 방정식을 얻을 수 있습니다. e1071의 R 패키지의 SVM 기능을 사용하여 이러한 방정식을 얻을 수있는 방법이 Al