问题标签 [svm]
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python - 在 python 中使用 SVM 回归置信度
我在 python 中使用回归 SVM，我想知道是否有任何方法可以为其预测获得“置信度测量”值。
以前，当使用 SVM 进行二进制分类时，我能够从“边距”计算置信度类型值。这是一些伪代码，显示了我如何获得置信度值：
我想新样本离训练数据越远，信心越差，但我正在寻找一个可能有助于为此计算合理估计的函数。
我的（高级）问题如下：
- 我有一个函数 F(x)，其中 x 是一个高维向量
- F(x) 可以计算，但速度很慢
- 我想训练一个回归 SVM 来近似它
- 如果我能找到预测置信度低的“x”值，我可以添加这些点并重新训练（又名主动学习）
以前有没有人获得/使用过回归-SVM 置信度/边距值？
c++ - 在 CvSVM 上需要帮助
我找不到有关如何将 SVM 参数传递给 opencv cvSvm 类的正确参考资料。我得到了参数列表，但没有任何关于如何将参数转换为 CV 数据结构的教程。
请问我可以帮忙吗？
artificial-intelligence - 机器学习，最佳技术
我是机器学习的新手。我熟悉 SVM、神经网络和 GA。我想知道学习对图片和音频进行分类的最佳技术。SVM 做得不错，但需要很多时间。有人知道更快更好的吗？另外我想知道 SVM 最快的库。
opencv - 为什么OpenCV的SVM中只有一个支持向量
我正在使用 libsvm 来训练具有 hog 特性的 SVM。模型文件有 n 个支持向量。但是当我尝试在 OpenCV 的 SVM 中使用它时，我发现 OpenCV 的模型中只有一个向量。OpenCV是如何做到的？
machine-learning - svm 用于具有汉明距离的二进制数据
我有一个标准的 {-1,+1} 机器学习问题。主要区别在于数据点是二进制字符串，因此它们的接近度是通过汉明距离来衡量的。在这种情况下可以应用 SVM 吗？哪个 SVM 库更适合这项任务？
c# - 根据第一个数组对第二个数组进行排序 - 字符串，c#。请建议
我有两个数组第一个数组有大量单词，我有第二个数组小于第一个数组，并且有一些单词出现在第一个数组中。我需要根据第一个数组中单词的顺序对第二个数组进行排序。
前任：-
第一个数组是特征向量，第二个数组是 SVM 分类中的权重向量。
或者我需要对一串字符进行排序......比如
"0 35:1 44:1 10:1 45:1 46:1 4:1 47:1 18:1 48:1 49:1 50:1 51:1 52:1 53:1 54:1 55:1 56:1 57:1 58:1 59:1 60:1 61:1 62:1 6:1 63:1 64:1 65:1 66:1 67:1 19:1 68:1 69:1 70: 1 71:1"
在上面的字符串中，我们可以看到 10:1 在 44:1 之后发生，依此类推...我需要查看特征是否已排序，否则 Libsvm 将无法正确分类。
谢谢。
c# - LibSVM 把我所有的训练向量都变成了支持向量，为什么？
我正在尝试将SVM用于新闻文章分类。
我创建了一个表，其中包含作为行的特征（在文档中找到的唯一词）。我用这些特征创建了权重向量映射。即，如果文章有一个词是特征向量表的一部分，则该位置被标记为1or else 0。
例如：- 生成的训练样本...
1 1:1 2:1 3:1 4:1 5:1 6:1 7:1 8:1 9:1 10:1 11:1 12:1 13:1 14:1 15:1 16:1 17 :1 18:1 19:1 20:1 21:1 22:1 23:1 24:1 25:1 26:1 27:1 28:1 29:1 30:1
由于这是第一个文档，所有功能都存在。
我使用1,0作为类标签。
我正在使用svm.Net进行分类。
我将300权重向量手动分类为训练数据，生成的模型将所有向量作为支持向量，这肯定是过拟合的。
我的总特征（unique words/row count在特征向量 DB 表中）是7610。
可能是什么原因？
由于这个过度拟合，我的项目现在状况很糟糕。它将每一篇可用的文章归类为正面文章。
在LibSVM二进制分类中，类标签有什么限制吗？
我正在使用0,1而不是-1and +1。那是问题吗？
svm - 如果我的权重向量本质上是二进制的，是否需要在 SVM 中缩放数据？
我的权重向量是 SVM 训练（使用Libsvm）将只有特征编号，然后是 1 或 0，即表示是否存在。
它就像下面的 libsvm格式。
由于所有测量都基于一个标准，无论是否存在？缩放会成为问题吗？
谢谢。
video - 如何使用 SVM 处理视频数据？
我的问题是如何使用 SVM 方法对两种动作进行分类：跑步和行走。首先我有 02 个视频（第一个动作是跑步，第二个是走路），之后，我将它们转换为二进制图像 MC 和 MM 序列（我使用了轮廓检测，即：02 矩阵仅包含 1和 0)。
- MC：是一个维度矩阵（120 * 160 * 65），65是“第一个视频的帧数。
- MM：是一个维度矩阵（120 * 160 * 87），87是“第二个视频的帧数。
问题：
- 我如何使用 SVM？如何形成我的数据矩阵和我的组向量？
- 我应该直接使用 matlab 命令
svmtrain，svmclassify并根据我的问题调整它们还是我必须编写自己的代码？ svmsacling对我来说重要吗？
neural-network - 如何使用 MATLAB 训练支持向量机进行泰米尔语字符识别？
嗨，我正在完成泰米尔语字符识别的最后一年 ME 项目。我已经完成了特征提取步骤。现在我得到了数据集中每个图像的特征（HP Labs）。如何提供这些特征来训练 SVM 以及如何执行类标注。我是这个神经网络领域的新手。所以请帮助我....