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我正在使用 BOW 模型和 SVM 开发一个图像分类项目 我想找出SVM预测概率 但opencv svm中没有这样的函数 有什么办法可以做到这一点吗 我想找出 n 类 SVM 的预测概率 不 你不能用 CvSVM 做到这一点 OpenCV
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我有一组由 35 个特征列表组成的数据 我注意到当我将数据提供给svmtrain我收到消息 no convergence achieved within maximum number of iterations 比 当我增加迭代次数时 Ma
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我正在尝试使用交叉验证 RFECV 执行递归特征消除GridSearchCV如下使用SVC作为分类器 我的代码如下 X df my features y df gold standard x train x test y train y t
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我不明白 Spark MLLib 算法的 SVM 分类器的输出 我想将分数转换为概率 以便获得属于某个类的数据点的概率 在该类上训练支持向量机 又称多类问题 另请参阅此线程 目前还不清楚这个分数意味着什么 是到超平面的距离吗 我如何从中得到
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我正在使用支持向量机对我的文本进行分类 但实际上我并没有得到结果 而是得到了数值概率 数据框 1 20 训练集 21 50 测试集 Updated ou lt structure list text structure c 1L 6L 1L
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我是 SVM 新手 我使用 Libsvm for Matlab 在预测阶段之后我得到了一个决策值数组 根据 SVM 理论 每个测试记录 z 被指定为正 如果 f z 1 其中 f z 定义为 f z 符号 w z b 那么如何将实例 z 的
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基于SpringBoot的房屋租赁系统 附源码 文章目录 基于SpringBoot的房屋租赁系统 附源码 一 引言 二 系统设计 三 技术架构 四 功能实现 五 界面展示 六 源码获取 一 引言 本文介绍了一个基于SpringBo
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我正在使用 libsvmjava并且遇到了与描述类似的问题here https stackoverflow com questions 8302519 suppressing the output in libsvm python对于蟒蛇
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在调整 SVM 参数时 我观察到一个非常奇怪的行为caret 当训练单个模型而不进行调整时 具有径向基核的 SVM 比具有线性核的 SVM 花费更多时间 这是预期的 然而 当在相同的惩罚网格上调整具有两个核的 SVM 时 具有线性核的 SV
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我正在尝试从 PMML 文件在 R 中重新创建 SVM 对象 但无法理解 R 如何存储 alpha 系数 我目前正在 iris 数据集上测试它 并使用以下命令生成了一个 R SVM 对象 library e1071 data iris mo
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我想训练一个用于对象检测的支持向量机 此时 我有一个 python 脚本 可以检测 FAST 关键点并提取该位置的 Brief 特征 现在我不知道如何使用这些描述符来训练 SVM 请你告诉我 如何使用描述符来训练SVM 据我所知这些描述符应
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我已经实施了 Bag Of Words 一切都很顺利 但是 我对一些步骤以及如何实施感到困惑 我可以创建弓描述符作为词袋中创建样本的最后一步 如此处所示bowDE compute img keypoints bow descriptor 问
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我有多个类标签 想要计算模型的准确性 我有点困惑我需要使用哪个 sklearn 函数 据我了解 以下代码仅用于二元分类 dividing X y into train and test data X train X test y train
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首先我创建一些玩具数据 n samples 20 X np concatenate np random normal loc 2 scale 1 0 size n samples np random normal loc 20 0 scal
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我正在尝试优化 SVR 模型 但由于过度拟合而面临问题 为了克服这个问题 我尝试减少迭代次数 而不是等到收敛为止 为了比较这两个模型 我需要两种情况的迭代次数 如何知道在开放的情况下 max iter 1 收敛所需的迭代次数 这是我的代码
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我正在开展一个项目 其中需要处理大型数据集 我需要在 Sklearn 的 KFold 交叉验证库中训练 SVM 分类器 import pandas as pd from sklearn import svm from sklearn met
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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
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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
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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
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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
