.NET 프로젝트에서 사용할 수있는 Support Vector Machine 라이브러리를 찾고 있습니다. 지금까지 발견 한 두 가지 유망한 것은 NPatternRecognizer이지만 분류 (회귀는 아님) 만 지원합니다. LibSVM은 회귀를 지원하지만 .NET 래퍼는 그렇지 않습니다. 회귀 분석을 지원하는 .NET SVM 라이브러리에 대한 권장 사항이 있
현재 내가 직면 한 문제에 대한 제안을 찾고 있습니다. 나는 어떤 이벤트 E1-E20이 수행 될 때 트리거되는 S1-S100 센서 세트를 가지고 있습니다. E1은 일반적으로 S1-S20을 트리거하고, E2는 S15-S30을 트리거하고, E3 트리거는 S20-s50 등을, E1-E20은 완전히 독립적 인 이벤트라고 가정합니다. 때로는 이벤트 E가 관련없는 다
opencv SVM 구현은 SVM을 학습하는 데 사용되는 CVSVMParams 구조에서 사용해야하는 "SVM 유형"이라는 레이블이 붙은 매개 변수를 사용합니다. 내가 찾을 수있는 모든 설명은 다음과 같습니다 // SVM type enum { C_SVC=100, NU_SVC=101, ONE_CLASS=102, EPS_SVR=103, NU_SVR=104 };
저는 MATLAB 초보자이며 Digital Image Processing에서 프로그래밍 프로젝트를하고 있습니다. 웨이블릿 특징 + SVM + PCA + ANN을 이용한 자기 공명 영상 분류. MATLAB 도구에서 예제 SVM 분류를 실행하고이를 필자의 요구 사항에 맞게 수정했습니다. 입력 벡터에 하나 이상의 기능을 저장하고 SVM에 새로운 입력을 제공하는
파이썬에서 회귀 SVM을 사용하고 있으며 예측에 "신뢰도 측정"값을 얻을 수있는 방법이 있는지 궁금합니다. 이전에는 바이너리 분류를 위해 SVM을 사용할 때 '여백'에서 신뢰 유형 값을 계산할 수있었습니다. 여기에 내가 신뢰 값을 가지고 방법을 보여주는 몇 가지 의사 코드입니다 : 나는 더 새로운 샘플이 훈련 데이터, 최악의 자신감에서 것을 상상 # Beg
내 최종 논문 나는 색상과 깊이 정보를 결합하여 3D 얼굴 인식 시스템을 구축하려고합니다. 첫 번째 단계는 iterative closest points 알고리즘을 사용하여 주어진 모델 헤드에 데이터 헤드를 재정렬하는 것입니다. 탐지 단계에서 나는 libsvm 사용에 대해 생각하고있었습니다. 하지만 깊이와 색상 정보를 하나의 피쳐 벡터에 결합하는 방법을 이해
지원 벡터 머신을 사용하여 학사 학위 논문을 작성하고 있습니다. 그것은 "엡실론"매개 변수가 오차 (c 포함)를 최적화 할 때의 허용 오차입니까? 그래서 만약 최대의 conststraint. 여백과 분. 오차가 최적화가 멈추는 "엡실론"보다 적어도 최적에 더 가깝습니까?
저는 방금 파이썬에서 libsvm으로 약간의 연주를 시작했고 작동하기위한 간단한 분류가있었습니다. 문제는 내가 얼굴 검출 시스템을 구성하고 있는데, 매우 낮게하려고합니다. 허위 거부율. 반면 svm은 동등한 거짓 거부와 잘못된 수용을 위해 최적화하는 것으로 보입니다. 여기에 어떤 옵션이 있습니까? 앞서 언급했듯이, 저는 libsvm에서 매우 새로운 점이있어