我试图构建一个非常简单的SVM预测器，我可以用我的python基础知识来理解它。由于我的代码看起来与这个和这个如此不同，我不知道如何在我的示例中找到支持向量机预测的最重要的特征。feature’：特性'X'：1 2 3 2 2 1 1 2 2 1 1 4
浏览 9提问于2016-08-23得票数 0
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我正在尝试获取具有RBF核的SVM分类器的前10个最具信息量(最好)的特征。因为我是编程新手，所以我尝试了一些我在网上找到的代码。不幸的是，没有一个是有效的。)
# Pipeline for SVM</em
浏览 3提问于2017-08-06得票数 2
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scikit learn的SVM是基于LIBSVM的。LIBSVM/SVM要求对数据进行缩放，建议特征值应在0，1或-1，1这两个范围中的一个。也就是说，在典型矩阵中，每列都是一个特征，并且按列进行缩放。LIBSVM常见问题解答建议使用简单的缩放来获取0，1之间的特征<em
浏览 2提问于2012-10-04得票数 3
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用新数据更新SVM分类器
、、、、
我用Python训练了一个SVM分类器clf.fit(points,现在我想更新分类器参数。几个点更改分类(从正数到零)，并且添加了几个点。少意味着10000或更多的50。
我认为明智的做法是提示SVM分类器<em
浏览 1提问于2014-02-21得票数 2
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如果使用像scikit-learn这样的库，如何将输入中某些特征的更多权重分配给像SVM这样的分类器？这是人们做的事情，还是有其他解决方案来解决我的问题？
浏览 2提问于2016-06-26得票数 21
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从特征集中选择集成特征
、、、
我有一个关于集合特征选择的问题。
我的数据集由1,000个样本和大约30000个特征组成，它们被分类为标签A或标签B。我想做的是挑选一些可以有效地对标签进行分类的特征。我使用了三种方法，单变量方法(皮尔逊系数)，套索回归和SVM-RFE(递归特征消除)，所以我从它们中得到了三个特征集。我使用python scikit-learn
浏览 2提问于2015-12-11得票数 3
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我是NLP的新手，我有一个非常简单的问题，我本以为会被问到很多问题，但老实说，我在任何地方都找不到:在同一个分类器中是否可以使用多种类型的ngram(例如unigram+bigram)？我试过这样做，至少对于朴素贝叶斯来说，它给了我比只有二元模型更高的准确率(尽管比一元模型低)，但我不确定这是否是一种合法的做法。我担心的一个问题是，如果这是一个适用的术语，那么存在多重共线性
浏览 0提问于2016-11-30得票数 0
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虽然libsvm提供了缩放数据的工具，但使用Scikit-Learn (它应该基于SVC分类器的libSVM )，我发现没有办法缩放我的数据。基本上我想使用4个特征，其中3个范围从0到1，最后一个是一个“大”的高度可变的数字。如果我在libSVM中包含第四个特性(使用easy.py脚本自动缩放我的数据)，我会得到一些非常好的结果(96%的
浏览 5提问于2012-11-11得票数 13
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我正在尝试训练一个支持向量机(用python，scikit-learn)来识别面部表情。我已经从一堆图像中获取了面部关键点，并将它们放入列表中，但这种数据格式不适合SVM。我的每个“训练点”都是一个形状数组( 68，2)，对应于与该图像相关的68个面部关键点的坐标。所以我的x_train最终是一个3D数组，而支持向量机需要一个维数为<= 2的数组。重构此数据的最佳方法是什么？我可以将(68,2
浏览 1提问于2018-10-17得票数 0
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有一大组图像，我必须预测一个图像是否包含给定的特征。例如，输出可以是图片中是否有香蕉。
我想用SVM实现一个分类器，输出是或否，图像包含给定的特征。在两个输出的图像上训练SVM分类器最简单的方法是什么？在Python中有什么模板可以使用吗？非常感谢。
浏览 1提问于2016-04-17得票数 9
当我试图从我的向量化器中检索最具信息量的特征时，我遇到了上面的问题。我的代码(经过编辑以反映@Gang的评论)：word_vectorizer = CountVectorizer(analyzer='word', stop_words= svm.LinearSVC()
word_svm.fit(trainset, t
浏览 3提问于2016-05-17得票数 1
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我在scikit中使用一个Pipeline，学习将一些预处理与OneClassSVM一起分组作为最终分类器。为了计算合理的度量，我需要一个后处理，它将OneClassSVM的- 1 ,1输出转换为0和1。有任何结构化的方法将这种后处理添加到Pipeline中吗？变压器不能在最终估计器之后使用。
浏览 4提问于2015-11-06得票数 10
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我的目标是开发一个单独的分类器或它们的集合，以便能够以高精度(至少80%)对感兴趣的k << K类进行分类，同时保持合理的召回率(什么是“合理的”有点模糊)。我使用的特征大多是典型的基于unigram/bigram的特征，外加一些来自正在分类的传入文档的元数据的<
浏览 3提问于2015-10-16得票数 0
我正在寻找一本关于机器学习进行文本分类的非常好的教程，可能是使用支持向量机(SVM)或其他适合大规模监督文本分类的技术。如果没有很好的教程，有没有人可以给我一些建议，告诉我初学者应该如何开始并做好像英语文本分类的特征检测这样的事情。
书籍，文章，任何可以帮助初学者入门的东西都是非常有帮助的！
浏览 0提问于2013-12-25得票数 0
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我有一个只有一个特征的数据集，我正在使用scikit-learn训练支持向量分类器。我想可视化结果，但我对如何绘制散点有点困惑。我通过执行以下操作来获得我的超平面： slope = clf.coef_[0][0]
intercept = clf.intercept_[0] 结果是y= -.01x + 2.5 我猜这是我的超飞机。我似乎不知道如何在只有一个特征的情况下绘制我的数据。我将为y轴使用什么？
浏览 34提问于2019-09-28得票数 1
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我使用scikit-learn库对卫星图像执行监督分类(支持向量机分类器)。我的主要问题是如何训练我的SVM分类器。我在youtube上看过很多视频，也读过一些关于如何在scikit-learn中训练支持向量机模型的教程。我看过的所有教程，都使用了著名的Iris数据集。为了在scikit-learn中进行有监督的</em
浏览 0提问于2017-04-10得票数 5
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NLTK包提供了一个方法show_most_informative_features()来查找这两个类的最重要的特性，输出如下： contains(wasted) = True neg : pos = 5.8 : 1.0
正如在这个问题中回答的那样，这也可以在scikit learn中工作。然而，对于二进制分类器，该问题中的答案仅输
浏览 3提问于2014-11-17得票数 9
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在我的分类过程中，我执行以下步骤：
给出一个示例，我将其细分为文本和图像。第一个支持向量机二进制分类器(SVM-text)只对文本进行训练，将文本分类为类C的relevant/non-relevant。第二个支持向量机二进制分类器(SVM-image)只对图像进行训练，将图像分类为relevant/non-relevant，用于C类。SVM-t
浏览 0提问于2014-09-16得票数 3
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我正在使用SVM算法进行图像分类。目前，我使用灰度图像的像素强度作为特征向量。我想使用HoG特征向量来获得更好的结果，但是我找不到用于从图像中获取HoG特征向量的java库。
浏览 1提问于2015-09-11得票数 1
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