svm

0зной

1ответ

Изменение входных данных теста в размерность матрицы признаков

Я обучил модель с размером матрицы элементов (200,716), где 200 - это число документов, а 716 - количество общей функции. Теперь я хочу протестировать модель с помощью входные тестовые данные, содержа

machine-learning classification svm naivebayes 2016-09-30

---

0зной

1ответ

перекрестная проверка функция crossvalind

У меня есть вопрос, пожалуйста; что касается перекрестной проверки, для меня перекрестная проверка используется для нахождения наилучших параметров. , но я не понял роль этой функции «crossvalind»: Ге

matlab validation svm libsvm cross-validation 2016-10-02

---

0зной

1ответ

Время выполнения функции svmtrain в версии matlab vs C

Я использую функцию libSVM, svmtrain в matlab занимает меньше времени, чем C. Хотя C -in вообще - намного быстрее, чем matlab. Оба классификатора принимают одинаковые параметры и возвращают одинаковое

c matlab machine-learning svm libsvm 2016-10-05

---

1зной

1ответ

GridSearch с SVM производя IndexError

Я строю классификатор с использованием SVM и хочу выполнить Grid Search, чтобы помочь автоматизировать поиск оптимальной модели. Вот код: from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection impo

python pandas machine-learning scikit-learn svm 2016-10-06

---

0зной

1ответ

Как вычислить MAPE и DS в MATLAB

Я использую fitrsvm с проверкой по умолчанию, перекрестной проверкой и проверкой KFold. %%In sample validation. rng default ; mdl = fitrsvm(X,Y, 'Standardize',true); loss = resubLoss(mdl) %% out o

matlab regression svm 2016-10-10

---

0зной

1ответ

Если количество функций намного больше, чем количество примеров в наборе данных, то svm все еще работает?

Линейная регрессия не работает, если количество функций больше размера набора данных; если не применяется регуляризация. У svm также есть похожие проблемы? Не будет ли это хорошим приближением, если ч

machine-learning svm dimensionality-reduction 2016-10-13

---

1зной

1ответ

гамма изменилась в SVM с радиальным ядром

Вот код: library(e1071) set.seed(1) x = matrix(rnorm(200 * 2), ncol = 2) x[1:100, ] = x[1:100, ] + 2 x[101:150, ] = x[101:150, ] - 2 y = c(rep(1, 150), rep(2, 50)) dat = data.frame(x = x, y = as

r svm 2016-10-13

---