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GCP的CPU利用率低
在Google Cloud 端平台（GCP）上，我有以下规格： 机器类型：n1-standard-8（8个vCPU，30 GB内存） CPU平台：Intel Haswell 我正在使用Jupyter笔记本将SVM与大量NLP数据相匹配 . 这个过程非常慢，根据GCP我只在0.12% of CPUs左右使用 如何提高CPU利用率？ -
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e1071 SVM：尝试预测时出错
我一直收到这个错误，我无法弄清楚原因 . scale.default中的错误（newdata [，object $ scaled，drop = FALSE]，center = object $ x.scale $“scaled：center”，：'center'的长度必须等于'x'的列数 我正在使用默认的虹膜数据集，这是我的所有代码 . 这是尝试使用成对方法实现多类SVM . # pass i... -
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支持向量回归多输出
我目前正在测试具有两个输出的回归问题的支持向量回归（SVR） . 这意味着 Y_train_data 对每个样本都有两个值 . 由于SVR只能生成单个输出，因此我使用scikit中的MultiOutputRegressor . svr_reg = MultiOutputRegressor(SVR(kernel=_kernel, C=_C, gamma=_gamma, degree=_degree,... -
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查找数据库
我想找到一个真正的数据分类用于分类，而不是模拟，其中具有线性内核的SVM具有差的精度（接近50％）并且具有多项式或径向（RBF）内核的SVM更好 . 我一直在寻找，但3种类型的内核具有相似的准确性 . -
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创建一个类来传递SVM的参数[暂停]
我不确定我问的是否可行，但我希望能够使用所有参数定义SVM类，然后将其传递给SVM方法 . 我的最终目标是创建一个基本的GUI，允许用户使用按钮更改SVM的不同参数，我想不出任何其他方法来实现这一点 . 如果我对此采取完全错误的方式，我也会对如何实现这一点提出任何其他建议 . 先感谢您 . class SupportVectorMachine: def __init__(self, C,... -
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理解{caret}训练（tuneLength =）和来自{kernlab}的SVM方法
试图更好地理解 train(tuneLength = ) 在 {caret} 中的工作原理 . 当我试图理解来自 {kernlab} 的SVM方法之间的一些差异时，我发生了混乱 . 我已经阅读了文档（here）和插入符号培训页面（here） . 我的玩具示例是使用 iris 数据集创建五个模型 . 结果是here，可重现的代码是here（他们're rather long so I didn't将... -
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人工神经网络相对于支持向量机有什么优势？ [关闭]
ANN（人工神经网络）和SVM（支持向量机）是监督机器学习和分类的两种流行策略 . 通常不清楚哪种方法对特定项目更好，而且我确定答案总是“它取决于” . 通常，使用两者的组合以及贝叶斯分类 . 有关ANN和SVM的问题已经在Stackoverflow上提出过： ANN and SVM classification what the difference among ANN, SVM and KNN... -
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Sklearn的模型在Python中使用很少的数据需要花费太多时间
我一直在使用sklearn的模型（SVM，Logistic回归，MLP，......）直到昨天我没有任何问题，但我不知道为什么，目前当我尝试适合模型时，这需要夸大其词多少时间 . 例如，对于具有6个特征的551个样本，尝试使用多项式内核拟合支持向量机并改变参数： C = 1.00度= 1.00 Coef = 0.000 Gamma = 0.25 15.124秒 . C = 1.00度= 1... -
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支持向量回归函数的梯度计算
我训练了一个SVR模型，它必须根据5维输入预测输出值 . 我想在优化问题中使用该模型，并使用回归函数的梯度来改善优化搜索性能 . 我正在使用scikit-learn库和nu-SVR（使用RBF内核）算法 . 以下是我编码的内容 . 但是，当我使用scipy check_grad函数检查渐变值时，差异很大 . 问题是：我可以信任check_grad函数吗？如果是，我的代码中的错误是什么？在此先感谢您... -
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使用支持向量回归的预测
在我的问题中有四个特征（X）; a,b,c,d 和两个家属（Y）; e,f . 我有一个数据集，其中包含所有这些变量的一组值 . 如果给出新的 a,b,c,d 值，如何通过使用scikit learn in python中的支持向量回归来预测 e,f 变量？ 我是ML的新手，我非常感谢一些指导，因为我发现很难按照SVR上的scikit学习文档 . 到目前为止，这是我在sklearn文档中的一... -
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用回归量预测SVM模型
我预测2016年两个月的电力负荷的SVM模型 . 训练数据集包含2012年至2016年的数据 . 我在我的数据集中添加了一组回归量，但是在预测它时会返回2012年的数据预测 - 2016年而不是2016年的第一个月 . 我做错了什么？ 使用的代码： svm.model <- svm(NLtraints~NLxreg, data = NLtraints, type = "nu-reg... -
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选择c和gamma值
嗨我正在使用SMO执行SVM分类，其中我的内核是RBF，现在我要选择 c 和 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，一步一步处理 -
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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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用于性别分类的SVM：使用线性内核100％正确结果，但使用RBF的结果更差
我根据 image of a face 为 gender classification 制作了一个小程序 . 我使用Yale face databse（男性为175张图像，女性为相同数字），将它们转换为灰度和均衡直方图，因此在预处理后图像如下所示： 我运行以下代码来测试结果（它使用SVM和 linear 内核）： def run_gender_classifier(): Xm, Ym =... -
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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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OpenCV SVM内核示例
OpenCV文档give the following SVM kernel type example： 以下2D测试用例的四个类的不同内核的比较 . 使用auto_train训练了四个SVM :: C_SVC SVM（一个对抗休息） . 评估三种不同的内核（SVM :: CHI2，SVM :: INTER，SVM :: RBF） . 颜色描绘了具有最高分数的类 . Bright表示max-sc... -
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SVM：训练后从Scratch-Generate模型开始
如何在训练后生成我的模型？我并没有使用sklearn包来预测 . 我的代码如下所示： class SVM(object): def __init__(self, kernel=polynomial_kernel, C=None): self.kernel = kernel self.C = C if self.C is not None: self.C = float(s... -
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遗传算法和支持向量回归的大问题
我正在研究一种预测功能，该功能使用遗传算法优化RBF内核的nu-SVR超参数 . 该模型包括因变量的滞后值和其他回归量的滞后值 . 关于我做什么的一些说明 GA用于适应性的标准是减去样本外的均方误差 . 使用扩展窗口预测练习生成OOS错误 . 如果你遗漏了100个观测训练集中的30％，那么GA将使用超参数估计X许多SVR，它选择从1到（70-h 1）的观测值，其中h是预测范围 . 然后，它将针对所... -
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如何为SVM，sklearn，python选择合适的C.
众所周知，C参数告诉SVM优化你想要避免错误分类每个训练样例的程度 . 对于较大的C值，如果超平面能更好地将所有训练点分类正确，则优化将选择边距较小的超平面 . 相反，非常小的C值将导致优化器寻找更大边距的分离超平面，即使该超平面错误分类更多的点 . 对于非常小的C值，您应该得到错误分类的示例，即使您的训练数据是线性可分的 . 因此，仍有一个问题仍然没有答案，或者至少是一个我无法找到答... -
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我应该使用哪种分类算法对这些变量进行文档分类？
我试图在基于文字袋，页面布局，包含或不包含表格的文档中对页面进行分类，特别是搜索页面，具有粗体 Headers 等 . 在这个前提下，我为每个创建了一个 pandas.DataFrame 文献： page totalCharCount matchesOfWordX matchesOfWordY hasFeaturesX hasFeaturesY hasTable... -
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svm预测错误
我训练了一个svm模型 . 我想测试它，但我在predict（）函数中遇到错误 . 为简单起见，我在这里将测试和训练数据拆分为非随机70/30分割 . library(e1071) train <- mydata[1:9731, ] test <- mydata[(9731+1):13901, ] mysvm <- svm(formula = outcome ~ BW +... -
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我在每个 class 都有超过3个元素，但是我得到了这个错误：在scikit-learn中，class不能小于k = 3
这是我的目标（y）： target = [7,1,2,2,3,5,4, 1,3,1,4,4,6,6, 7,5,7,8,8,8,5, 3,3,6,2,7,7,1, 10,3,7,10,4,10, 2,2,2,7] 我不知道为什么在执行时：...＃将数据集拆分为两个相等的部分X_train，X_test，y_train，y_test = t... -
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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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如何在python中绘制超平面SVM？
我的第一个问题请耐心等待:) 我使用Shogun工具箱在Python中使用SVM . 我只是先试验一下，以便更好地理解SVM . 我用Python写了一些东西，用一些数据点来线性分离 . 我用 LibSVM() X = np.array([[2.0, 2.0, 1.0, 1.0], [1.0, -1.0, 1.0, -1.0]]) Y ... -
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SVM排名仅适用于微小数据集
我正在使用svm-rank . 在小型数据集上运行 svm_rank_learn 时： 训练集属性：3个功能，12个排名，596个示例 运行在几秒钟内完成，我得到一个有效的模型 . 但是当我使用larger dataset时： 训练集属性：3个功能，30个排名，1580个示例 运行在迭代29上停留数小时 . 这非常奇怪，因为文档声明svm-rank“在排名数量（即查询）中线性扩展” . 我... -
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SVM作为一种基于实例的学习？
我已经阅读了很多关于支持向量机的知识，在我看过的所有书籍和在线文章中，SVM被归类为使用超平面的线性分类器 . 如果数据不能线性分离，则可以将数据映射到更高维度以启用线性边界 . 现在，我遇到了华盛顿大学佩德罗·多明戈斯教授的一些文章和幻灯片，这是一位着名的机器学习专家 . He specifically categorizes SVM as an instance-based machine... -
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如何在MATLAB中获得两个凸面之间的超平面方程？
我在MATLAB中编写了一个代码，要求用户在2D中输入一些点类作为输入（用户以图形方式输入点） . 收到所有点后，我的代码会为每个类创建一个凸壳，并将其显示给用户（您可以在下图中看到一个示例） . 现在我的代码检查这些凸轮的任何交叉点，如果两个类彼此分开（没有交叉点），我想找到这两个分开的凸壳之间的超平面方程 . 是否有任何MATLAB方法可以找到这个超平面方程？ 我知道支持向量机（SVM）使用... -
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SVM中的决策边界和权重向量
我对SVM有一些困惑，因为我没有太多的数学背景 . 让超平面的方程（在任何维度上）为 w'x+b=0 ，现在我知道权重向量 w 与该超平面正交 . 等式 w'x+b=0 只是与SVM无关的超平面的一般方程，即，如果 w 和 x 是一般向量，那么 w'x+b=0 形式的任何超平面将具有与超平面正交的向量 w 吗？ 考虑以下场景： 现在，在最小化目标函数 0.5*||w||^2 的同时，我们将 cl... -
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SVM python中从数据点到非线性超平面的距离
我正在研究SVM，我想找到数据点到超平面的实际距离，这样我就可以尝试选择最接近超平面的点并训练分类器并比较结果 . 在浏览了多篇文章，博客和视频之后，我看到了最相关的文章（下面的链接），但在其中一篇文章中说它无法找到非线性边界的实际距离，正如最后一节所述，有可能的 . 此外，以前我遵循文档并依赖于classifier.decision_function（X），但似乎甚至不准确 . 任何形式的指导都...