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我一直在研究这篇论文，“支持向量数据描述”。作者描述了一个类似于One-Class SVM的模型。但是，解决方案会找到一个封装样本的球体。我正在考虑使用PyTorch autograd来解决这个问题，但是这个包没有强制执行约束的方法。我也检查过，但我对这些方法都不是很熟悉。
浏览 13提问于2020-05-14得票数 0
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在阅读奥雷利恩·杰伦的书时，我注意到逻辑回归和支持向量机都是以完全相同的方式预测类的，所以我怀疑一定有我遗漏的东西。在Logistic回归一章中，我们可以看到：线性支持向量<em
浏览 0提问于2018-11-24得票数 1
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我试图用支持向量机来训练一些图像模型。但是，支持向量机不是一个概率框架，因此它输出超平面之间的距离为一个整数。利用一些优化函数将支持向量机的输出转化为似然，但我不明白，该方法是否假设一个类具有相同的概率，即如果所有训练集都是偶数和成比例的，则标签1或-1的概率为50%。其次，在一些文献中，我看
浏览 2提问于2014-03-19得票数 1
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我有一个分类问题，有大量的类:特征集是512维，类数在3000左右。这是一个面部识别问题。(在3000位名人中找出谁的脸。))使用FaceNet提取特征。)训练这种支持向量机模型的问题太慢了：RAM usage: > 100GB // I eventually ended up using virtual memory ofhours
Classificatio
浏览 0提问于2018-12-14得票数 1
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在某些图像处理应用中，需要选择支持向量机和神经网络。分类器的速度必须足够快，以满足近实时的应用需要，而且精度也很重要。由于这是一种医学应用，所以分类器的故障率很低是很重要的。
哪个是更好的选择？
浏览 4提问于2012-05-20得票数 11
我已经实现了多类支持向量机的一对一方法。我想使用非标准支持向量机模型，这是提出的一种新的扩展，称为加权支持向量机。
你知道如何计算每个分类器λj的权重吗？
浏览 3提问于2017-10-22得票数 0
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我的模型基于以下教程：
在最后阶段，使用神经网络从CNN中提取特征。我想在最后一层使用支持向量机。我如何将它添加到我现有的模型中？在一些论文中，支持向量机似乎比神经网络更好地作为CNN的最后一层，因此我想尝试它们以提高模型的准确性。支持向量机也可以用于神经网络不足的一类分类，最终需要一个分类
浏览 7提问于2015-06-22得票数 1
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我和我的同事正试图弄清逻辑回归和支持向量机之间的区别。显然，他们正在优化不同的目标函数。支持向量机是否就像说它是一个简单地优化铰链损失的判别分类器一样简单？还是比这更复杂？支持向量是如何发挥作用的？为什么你不能有深度支持向量机，就像你不能有一个带有乙状结肠激
浏览 5提问于2015-12-17得票数 6
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我和我的同事正试图弄清逻辑回归和支持向量机之间的区别。显然，他们正在优化不同的目标函数。支持向量机是否就像说它是一个简单地优化铰链损失的判别分类器一样简单？还是比这更复杂？支持向量是如何发挥作用的？为什么你不能有深度支持向量机，就像你不能有一个带有乙状结肠激
浏览 0提问于2015-12-17得票数 12
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在python sklearn中，SGD分类器和SGD回归器有什么不同？另外，我们可以设置批处理大小以提高性能吗？
浏览 3提问于2019-02-15得票数 1
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opencv SVM实现采用标记为"SVM type“的参数，该参数必须在训练SVM时使用的CVSVMParams结构中使用。我能找到的解释是：enum { C_SVC=100, NU_SVC=101, ONE_CLASS=102, EPS_SVR=103, NU_SVR=104 };
有人知道这些不同的价值观代表了什么吗
浏览 0提问于2010-08-05得票数 1
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n克模型备选案文A我们将独立处理令牌的模型(不考虑词序)称为n-gram模型。简单的多层感知器(包括logistic回归)、梯度增强机和支持向量机模型都属于这一类，它们不能利用文本排序的任何信息。>建立序列模型备选方案B我们指的是可以从标记的邻接中学习的模型，作为序列模型
浏览 0提问于2019-01-13得票数 0
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我的目标是使用多类线性支持向量机(带外核)对图像进行分类。我想写我自己的SVM分类器每个图像是(112,92)矩阵。这意味着112*92=10304值。我用quadprog(H,f,A,C)来求解支持向量机</
浏览 2提问于2015-10-30得票数 0
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我有兴趣建立一个支持向量机多类分类器，所以我目前正在实现顺序最小优化SMO。我观察到，对于某些训练例子。，并在主例程中遇到一个无限循环(以下循环)examineAll = 1；
时间(numChanged >0\x{ examineAl
浏览 2提问于2015-07-15得票数 0
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我正在开发一个使用弓模型和支持向量机的图像分类项目。我想找出支持向量机的预测概率，但opencv支持向量机中没有这样的函数。有没有办法做到这一点？我想找出n类支持向量机的预测概率。
浏览 0提问于2013-05-28得票数 8
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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中进行有监督的支持</
浏览 0提问于2017-04-10得票数 5
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支持向量机与神经网络
、、、
支持向量机和神经网络有什么区别？线性支持向量机是否真的是相同的神经网络，对于非线性可分离问题，神经网络使用添加隐藏层，支持向量机使用变化的空间维度？
浏览 3提问于2012-01-23得票数 35
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这个问题是对我在另一个问题上看到的一个评论的回应。
该评论是关于Coursera上的机器学习课程教学大纲的，它的大意是"SVMs现在使用得不多“。训练样本的限制是因为核心算法围绕着基于训练样本数的平方矩阵所产生的结果进行优化，而不是基于原始特征的数量。那么，我看到的评论是否提到了自课程制定以来的一些真正的变化，如果是的话，这是什么变化:一个新的<
浏览 0提问于2014-07-09得票数 71
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支持向量机的置信度或概率
、、、、
我在EmguCV中使用多类支持向量机分类器。我需要每个类别的支持向量机的信心分数。例如，我不需要支持向量机只声明类号，我需要它告诉我不同类的P(类号\输入)。如何在EmguCV中获得这个概率或分数？(多类)
如果没有方法，那么matlab中的多类支持
浏览 2提问于2015-07-21得票数 0
我可以理解为什么软边距支持向量机会受到不平衡训练集的影响:最小化优化问题的误差可以将所有数据训练分类为负面(if |负面示例| >> |正面示例| )。但是，在硬边距支持向量机中，我没有松弛的变量和C语言，所以我不想最小化误差，因为硬边距SVM预期没有错误(对于问题的定义)！硬边界支持向量机只是搜索支持向量，并最大化
浏览 1提问于2013-07-21得票数 2
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