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无法从Linux上的pip安装libsvm
我正在尝试运行sidekit，因为我需要安装libsvm，并且使用pip我收到以下错误 . 尝试： pip install libsvm ， sudo pip install libsvm 和 sudo -H pip install libsvm adit @ adit-HP-ProBook-440-G2：〜$ python Python 2.7.12（默认，2016年11月19日，06：48... -
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如何在R中绘制一类SVM？
我正在使用R中的包e1071来构建一个类SVM模型 . 我能够对它进行建模并打印模型，但我在绘制它时遇到了困难 . 我已经跟踪了link，也使用了虹膜数据集的this，但所有SVM示例都使用了C分类 . library(e1071) day = c(0,1,2,3,4,5,6) weather = c(6,5,4,3,2,1,0) #on the example, it was: c(1,0,0... -
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调整R中的SVM参数 - 过度拟合
我目前正在开发一个项目，我需要为二进制分类问题训练SVM（RBF内核）分类器 . 我正在使用R和LIBSVM（包 e1071) ，并正在探索使用 tune 函数来调整我的SVM的参数 . 我的R代码如下： svmTune <- tune(svm, train.x=x, train.y=y, kernel='radial', ranges=list(cost=1... -
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使用SVM对文本数据进行多标签分类
我有一个excel文件中的数据，我需要使用它来使用SVM执行多标签分类 . 它有两列，如下所示 . 'tweet' - A，B，C，D，E，F，G和'category'= X，Y，Z 推特类别 一个X. B Y. C Z. D X，Y E Y，Z F X，Y，Z G X，Z 给定推文，我想训练我的模型来预测它所属的类别 . 推文和类别都是文本 . 我正在尝试使用Weka的LibSVM分类器来进... -
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即使对于用于训练它的文件，libSVM也会给出非常不准确的预测
这是交易 . 我正在尝试制作基于SVM的POS标记器 . SVM的特征向量是在格式转换器的帮助下创建的 . 现在这是我正在使用的培训文件的屏幕截图 . http://tinypic.com/r/n4fn2r/8 我有25个标签用于各种POS标签 . 当我使用java实现或命令行工具进行预测时，我得到以下结果 . http://tinypic.com/r/2dtw5ky/8 我已经尝试了所有可... -
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帮助我理解二进制SVM中的线性可分性
我从math.stackexchange.com交叉发布这个，因为我对我来说是一个时间敏感的问题 . 我的问题涉及支持向量机中与超平面的线性可分性 . 根据Wikipedia： ...正式地，支持向量机在高维或无限维空间中构造超平面或超平面集，其可用于分类，回归或其他任务 . 直观地，通过与任何类的最近训练数据点具有最大距离的超平面（所谓的功能边界）实现良好的分离，因为通常边缘越大，分类器分类... -
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SVM硬边距：为什么不 balancer 的数据集可能导致不良结果？
我可以理解为什么软边缘SVM受到不 balancer 训练集的影响：最小化优化问题的误差可以推动将所有数据训练分类为负（如果|负例子| >> |正例子|） . 但是，在硬边缘SVM中，我没有松弛变量和C costant，所以我不想最小化误差，因为硬边缘SVM预期没有错误（对于问题的定义）！硬边缘SVM只搜索支持向量并最大化类支持超平面之间的边界支持由支持向量“识别”;现在，如果我有“背... -
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Gmum.r不支持向量回归吗？
库 Gmum.r 不支持SVR（支持向量回归）？ library(RODBC) sqlConnString = "driver={SQL Server};server=140.136.156.36;database=RealEstate_final;uid={sa};pwd= {Root1234}" conn <- odbcDriver... -
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Libsvm回归：线性与RBF内核
我正在尝试使用Libsvm来解决回归问题 . 我在训练（170个实例）和测试集（20个实例）中划分了我的数据集 . 我试图运行SVM回归类型（epsilon-SVR和nu-SVR） . 在这两种情况下，当我使用线性内核时，我获得了测试集的不同预测值 . 但是如果我使用RBF内核，那么我会为测试集的每个实例获得完全相同的值，而且两种SVR类型都会发生这种情况 . 有人可以解释为什么RBF内核的使用只... -
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SVM回归的交叉验证
我想执行交叉验证，为SVR（支持向量回归）的RBF内核选择最佳参数Gamma和C.我正在使用LIBSVM . 我有一个包含4组3D网格的数据库 . 我的问题是：我使用的这种方法可以进行4倍交叉验证吗？我认为，为了选择RBF Kernal的参数C和Gamma，我必须最小化预测值和groud_truth_values之间的误差 . 我还有另一个问题，我在交叉验证时得到这个NAN值（平方相关系数= na... -
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libsvm - 交叉验证精度与标签比率相同
我注意到，在使用网格搜索选择最佳 C 和 gamma 参数（RBF内核）后，当我训练模型并交叉验证时（5倍，如果相关），我收到的准确度与我的训练数据集中的标签比例 . 我有3947个样本，其中2898个标签为-1，其余的标签为1.因此，这是样本的73.4229％ . 当我训练模型并交叉验证它5倍时，这就是我得到的 - optimization finished, #iter = 1529 nu =... -
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Lasvm文档和信息[关闭]
我有数以千计的样本用于培训和测试，我想使用带有RBF内核的SVM对它们进行分类 . 问题在于，当使用10k或更多数据时，Libsvm的RBF内核实现非常慢 . 性能缓慢的主要焦点是网格搜索 . 我读到了Liblinear和Lasvm . 但是liblinear并不是我想要的，因为具有线性内核的Svms通常具有比RBF内核精度更低的精度 . 我正在寻找Lasvm而我找不到有用的信息 . The p... -
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SVM参数调整
我是使用svm进行分类的新手 . 我想在EmguCV中通过 .TrainAuto 函数调整svm参数 . 但我不知道我应该给这个函数搜索的以下参数的范围（最小 - 最大值）是多少： 1- C（用于poly和RBF内核） 2-Gamma（用于poly和RBF内核） 3- Coeficient（用于多核） 4-度（对于多核） 这些参数的范围是多少？ 这些范围取决于样本数量吗？ 当我收到内存分配错误时，... -
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如何在LIBSVM中实现多个内核？
我希望通过使用多核学习（例如，RBF和Poly）来提高SVM分类结果的准确性 . 有没有资源可以帮助我弄清楚如何在LIBSVM中实现它？我搜索的资源显示了唯一的MKL结果，我不需要 . -
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libsvm缩小启发式
我在C-SVC模式下使用libsvm，使用2阶多项式内核，我需要训练多个SVM . 在训练期间，我为一些我训练的SVM获得了这些警告中的一个或者两个警告： WARNING: using -h 0 may be faster * WARNING: reaching max number of iterations optimization finished, #iter = 10000000 我找... -
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r：非常大的matrix.csr到矩阵：整数溢出
以下代码（特别是 as.matrix ）仅在打开非常大的libsvm文件时失败 . 它适用于较小的文件 rawmforCluster=read.matrix.csr(filePath) sparseforCluster=rawmforCluster$x str(sparseforCluster) sparseMatrixforCluster=as.matrix(sparseforCluster) ... -
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Scala / Spark：将数据帧中的零膨胀数据转换为libsvm
我对scala很新（通常我在R中这样做） 我导入了一个零膨胀的大型数据框（2000列，100000行） . Task 将数据转换为libsvm格式 Steps 据我所知，步骤如下 确保要素列设置为DoubleType，Target为Int 遍历每一行，在一个数组中保留每个值> 0，在另一个数组中保留其列的索引 转换为RDD [LabeledPoint] 以libsvm格式保存... -
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如何在Matlab中使用libsvm？
我是matlab的新手，不知道如何使用libsvm . 是否有任何示例代码用于使用SVM对某些数据（具有2个功能）进行分类，然后可视化结果？内核（RBF，多项式和Sigmoid）怎么样？我在libsvm包中看到了自述文件，但我无法做出它的头或尾请你在matlab中使用支持向量机（SVM）给出一个2类分类的例子： Attribute_1 Attribute_2 Class 170 ... -
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如何提高SVM的性能？
我使用LIBSVM和MatLab将3个类中的34x5数据分类 . 我应用了10倍Kfold交叉验证方法和RBF内核 . 输出是这个混淆矩阵，具有0.88正确率（88％准确度） . 这是我的困惑矩阵 9 0 0 0 3 0 0 4 18 我想知道SVM中要考虑哪些方法来提高机器学习技术中的准确性或其他分类方法 . 有帮助吗？ 这是我的SVM分类代码 load Turn180... -
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帮助 - LibSVM的准确率达到100％？
名义上是一个很好的问题，但我很确定这是因为有趣的东西正在发生...... 作为背景，我正在处理面部表情/识别空间中的问题，因此获得100％的准确性似乎令人难以置信地难以置信（并非在大多数应用程序中都是合理的......） . 我猜测数据集中存在一些一致的偏差，它使得SVM过于容易地得出答案，=或=，更可能的是，我在SVM方面做错了 . 我正在寻找建议，以帮助了解发生了什么 - 是我（=我对LibS... -
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使用预先计算的内核和libsvm
我目前正致力于使用不同的图像描述符对图像进行分类 . 由于他们有自己的指标，我使用预先计算的内核 . 因此，考虑到这些NxN内核矩阵（总共N个图像），我想训练和测试SVM . 虽然我对使用SVM不是很有经验 . 令我困惑的是如何输入培训输入 . 使用内核MxM的子集（M是训练图像的数量），训练具有M个特征的SVM . 但是，如果我理解正确，这限制了我使用具有相似数量的功能的测试数据 . 尝试使用大... -
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在libsvm中使用svmpredict
我一直在使用lib-svm二进制文件来分类我的数据 . 对于训练，我使用以下命令 `svm-train.exe -s 0 -t 2 -c 0.03125 -g 0.25 file.train file.train.model' 并获得以下结果 optimization finished, #iter = 10 nu = 1.000000 obj = -0.625000, rho = -0.00... -
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使用libsvm提高我的标准化准确性的建议
当我尝试使用libsvm对数据进行分类时，我遇到了问题 . 我的训练和测试数据非常不 balancer . 当我进行网格搜索svm参数并用类的权重训练我的数据时，测试给出了96.8113％的准确度 . 但由于测试数据不 balancer ，所有正确的预测值均来自负类，后者大于正类 . 我尝试了很多东西，从改变权重到改变伽玛和成本值，但我的标准化准确度（考虑到正类和负类）在每次尝试中都较低 . 使... -
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liblinear的准确率为50％
我是Liblinear / Libsvm的新手，我在这里遇到了一个很好的问题 . 我有非常大的训练数据（2.883.584样本高度不 balancer ，每个样本都是21维），还有大数据用于测试（262.144样本也有21个维度） . 我正在使用LIBSVM（或LibLinear）的线性内核实现，因为我的数据具有大数据特性 . 文献警告我使用RBF内核和这些数据的问题 . 我的问题是：无论我做什么... -
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CvSVM是否会扩展培训数据？
我正在使用OpenCV的CvSVM来学习29个类的SVM分类器 . 该应用程序是人脸识别，我将脸部图像划分为3x6网格 . 对于网格中的每个块，我在从块中提取的SURF特征上训练SVM分类器 . 我在这里读到http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/talks.html，同样地扩展训练和测试数据非常重要 . CvSVM是否会扩展数据？如果没有，OpenCV是否提供了我可用... -
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如何使用LIBSVM进行交叉验证的平台缩放？
有人能举例说明在libsvm中多层SVM分类中如何使用平台缩放以及k折叠交叉验证吗？ 我将整个数据集分为两部分：培训和测试 . 对于交叉验证，我正在对训练数据进行分区，使得1个分区用于测试，其余用于训练多类SVM分类器 . -
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线性svm与chi平方内核vs rbf内核
我有一个大约2000的特征向量 . 所有都是直方图功能 . 我不知道在我的情况下哪个是有效的：将SVM应用于RBF内核或卡方内核？ 在你的情况下，请你建议我有效的内核吗？ -
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libsvm rbf weigth coeficients
在LibSVM中，获取多项式/ RBF /其他内核的权重与线性分类器的方法相同？ （http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/faq.html#f804） 另外，我想问一个关于机器学习和个人经验的更一般的问题：在定义训练数据集时，最佳实践是什么，分类为正确的输出百分比与分类为不正确的输出？ 50-50？ 70-30？根据您的经验，哪种组合通常会带来好的/更好... -
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基本SVM在MATLAB中实现
Linearly Non-Separable Binary Classification Problem 首先，这个程序对RBF（gaussianKernel（））没有正常工作，我想修复它 . 它是一个非线性SVM演示，用于说明使用硬边距应用对2类进行分类 . 问题是关于二维径向随机分布数据 . 我使用二次规划求解器计算拉格朗日乘数（alphas） xn = input . （输出... -
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在WEKA中使用LibSVM和GridSearch对SVM进行网格搜索 - 精确设置
我想使用WEKA对两个不同的SVM设置进行网格搜索 . 我理论上知道该怎么做，但我无法弄清楚确切的设置 . 这是我想要做的：运行以下两个算法 . - 带RBF内核的C-SVC . 网格搜索C = 2 ^ -5 ... 2 ^ 15，Gamma = 2 ^ -15 ... 2 ^ 3 . - 具有多项式核的C-SVC . 网格搜索C（如上所述）和度数 . 我究竟如何将这些参数插入网格搜索？特别是...