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OpenCV SVM 给出奇怪的预测结果
我对 OpenCV 和支持向量机都很陌生 我想使用 SVM 训练具有两个标签的数据集 然后预测给定集合的标签 我当前的集合包含大约 600 行 具有相等的类分布 1 为 300 行 1 为 300 行 包含 34 列 这是我当前用于设置 O
c
opencv
SVM
如何获取 sklearn.metrics.classification_report 的输出作为字典?
我一直在尝试以字典的形式获得分类报告 所以根据 scikit learn 0 20 文档 我这样做 from sklearn import metrics rep metrics classification report y true y
python
python3x
scikitlearn
SVM
绘制由 R 中的 caret 包训练的 SVM 线性模型
Purpose 我试图通过可视化 SVM 线性分类模型plot 我正在使用中提供的示例代码和数据kernlab包注意到了caret实际上通过训练 svmksvm函数 参考这里的src代码 https github com topepo ca
r
plot
SVM
rcaret
kernlab
如何加速 svm.predict?
我正在编写一个滑动窗口来提取特征并将其输入到 CvSVM 的预测函数中 然而 我偶然发现 svm predict 函数相对较慢 基本上 窗口以固定的步幅长度在图像比例上滑动穿过图像 遍历图像加上提取每个图像特征的速度 窗口大约需要 1000
opencv
machinelearning
ComputerVision
SVM
objectdetection
libsvm 收缩启发法
我在 C SVC 模式下使用 libsvm 和 2 次多项式内核 并且需要训练多个 SVM 在训练期间 我训练的一些 SVM 会收到以下一个或什至两个警告 WARNING using h 0 may be faster WARNING re
machinelearning
SVM
Libsvm
Java 的支持向量机?
我想用Java编写一个 智能监视器 它可以随时发出警报detects即将到来的性能问题 我的 Java 应用程序正在以结构化格式将数据写入日志文件
Java
machinelearning
SVM
mahout
选择 c 和 gamma 值
您好 我正在使用 SMO 执行 SVM 分类 其中我的内核是 RBF 现在我想选择c and sigma值 使用网格搜索和交叉验证 我是内核函数的新手 请帮助 一步一步的过程 选择一些您认为有趣的 C 和 sigma 值 例如 C 1 10
Kernel
machinelearning
SVM
R 中 svm 特征选择的示例
我正在尝试使用 R 包在 SVM 中应用特征选择 例如递归特征选择 我已经安装了 Weka 它支持 LibSVM 中的特征选择 但我还没有找到任何 SVM 语法的示例或类似的东西 一个简短的例子会有很大的帮助 功能rfe in the ca
r
machinelearning
Weka
SVM
featureselection
使用 libsvm 交叉验证后重新训练
我知道交叉验证用于选择好的参数 找到它们后 我需要在不使用 v 选项的情况下重新训练整个数据 但我面临的问题是 在使用 v 选项训练后 我得到了交叉验证精度 例如 85 没有模型 我看不到 C 和 gamma 的值 在这种情况下我该如何重新
MATLAB
machinelearning
Classification
SVM
Libsvm
使用 SVM 预测概率
我编写了这段代码并想获得分类的概率 from sklearn import svm X 0 0 10 10 20 30 30 30 40 30 80 60 80 50 y 0 1 2 3 4 5 6 clf svm SVC clf prob
python
Classification
SVM
Libsvm
scikit-learn:SVC 和 SGD 有什么区别?
SVM http scikit learn org stable modules svm html classification http scikit learn org stable modules svm html classific
python
scikitlearn
SVM
将 OneClassSVM 与 GridSearchCV 结合使用
我正在尝试在 OneClassSVM 上执行 GridSearchCV 函数 但我似乎无法找到 OCSVM 的正确评分方法 根据我收集的信息 像 OneClassSVM score 这样的东西不存在 因此 GridSearchCV 中没有所
python
scikitlearn
SVM
Gridsearch
如何解释R中SVM的预测结果?
我是 R 新手 我正在使用e1071R 中的 SVM 分类包 我使用了以下代码 data lt loadNumerical model lt svm data ncol data data ncol data gamma 10 print
r
Classification
SVM
帮助--LibSVM 的准确率达到 100%?
名义上这是一个好问题 但我很确定这是因为发生了一些有趣的事情 作为上下文 我正在研究面部表情 识别空间中的一个问题 因此获得 100 的准确度似乎令人难以置信 并不是说在大多数应用程序中这是合理的 我猜测数据集中存在一些一致的偏差 这使得
artificialintelligence
machinelearning
ComputerVision
SVM
Libsvm
如何使用SVM求精确率、召回率、准确率?
重复计算 Precision Recall 和 F Score https stackoverflow com questions 16927964 how to calculate precision recall and f score
machinelearning
SVM
scikitlearn
Libsvm
如何加载之前存储的svm分类器?
我正在 Visual Studio 中使用 openCV SVM OpenCV 2 4 4 0 我训练它 mySVM train trainingDataMat labelsMat Mat Mat params 已保存 mySVM save
c
opencv
load
save
SVM
如何使用 SVM 预测多类情感分析问题中的所有类?
好吧 我正在制作一个情感分析分类器 我有三个类别 标签 积极 中性和消极 我的训练数据的形状是 14640 15 其中 negative 9178 neutral 3099 positive 2363 我对数据进行了预处理 使其标准化 并将
python
machinelearning
scikitlearn
SVM
Prediction
sklearn 中的 SVM 支持增量(在线)学习吗?
我目前正在设计一个文本文章推荐系统 有趣 或 不有趣 的二元情况 我的要求之一是它应该不断更新以适应不断变化的趋势 据我所知 最好的方法是利用支持增量 在线学习 http en wikipedia org wiki Online 5fmac
python
machinelearning
scikitlearn
SVM
使用 scikit-learn OneClassSVM 时获取每个新观察结果为异常值的概率
我是 scikit learn 和 SVM 方法的新手 我的数据集与 scikit learn OneClassSVM 配合良好 可以检测异常值 我使用观察来训练 OneClassSVM 所有这些都是 内点 然后使用 Predict 对我的
scikitlearn
SVM
如何加速sklearn SVR?
我正在实施SVR http en wikipedia org wiki Support vector machine Regression using sklearn http scikit learn org stable python
python
SVM
sparsematrix
scikitlearn
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