저는 SVM Light 다중 클래스 분류기를 사용하여 4 개의 클래스로 분류자를 학습합니다. 분류 단계에서 분류기는 예측 된 레이블과 4 개의 클래스에 대한 점수를 출력합니다. SVM Light 웹 사이트에서 말한 것처럼,이 점수는 "k 클래스 각각에 대한 판별 값"입니다. 각 클래스의 확률 값을 사용자에게 보여주고 싶습니다. 그래서 수학적 트릭이나 다른
나는 파이썬을 사용하여 SVM (지원 벡터 머신)에서 일하고있다. 입력 한 내용은 pdb 파일입니다. 데이터 세트를 사용하는 예제가 많이 있습니다. 그러나, 제 경우에는 protien (.pdb 파일)의 3 차원 구조를 구문 분석하고 싶습니다. 어떻게 pdb에서 svm을 얻을 수 있습니까?
내 이름이 지정된 엔티티 인식 작업에 svmstruct를 사용하고 싶습니다. 각 토큰에 대한 일부 기능은 숫자 형식이 아닙니다 (주로 n-char 접미사 또는 단어 모양과 같은 텍스트 형식입니다 ...). svmstruct의 입력 형식이 svmlight 형식과 같기 때문에 필자는 이러한 텍스트 기능을 숫자 형식으로 변환해야합니까? 모두
I Linux OS 용 SVM-Light를 다운로드했습니다. 명령을 실행합니다. 2 개의 실행 가능한 svm_learn 및 svm_classify를 생성합니다. 이 사용 나는이 텍스트 파일 모델과 예측을 얻을 코드를 그 후 ./svm_learn example1/train.dat example1/model.txt
./svm_classify example1/