我正在尝试通过sklearn训练一个支持向量机模型来应用作为二进制分类器来获得音频的理想二进制掩码(IBM)，在我为我的毕业论文开发的神经网络之后应用，然而，如!#SVM instanceSVM = SGDClassifier(loss='hinge',penaltyend-start,2))+ " seconds")
print(&quo
浏览 38提问于2020-07-07得票数 0
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我试图实现支持向量机作为CNN分类的最后一层，我试图实现以下代码： print(y_true)
print(y_pred
浏览 2提问于2020-07-10得票数 0
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背景/问题
我正在尝试创建一个支持向量机使用Scikit-learn。我有一个训练集(这是链接到它，)，我加载，然后使用它来训练支持向量机。训练集有3600行长。当我使用所有3600元组时，支持向量机从未完成训练.但是当我只使用第一个3594元组时，它会在一分钟内完成训练。我试过用各种不同的训练装置，但同样的事情还在继
浏览 4提问于2013-10-22得票数 1
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如何用新数据更新支持向量机模型
、、、、
我想在第一个数据集上使用sklearn训练一个非线性的sklearn模型(作为预训练)，然后我想更新第二个数据集的一部分模型(以适应模型)。我如何开发一种最新的雪橇。如何更新支持向量机模型？
浏览 9提问于2016-02-18得票数 7
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到目前为止，我用于训练支持向量机的特征向量是由训练文本中出现的单元图和二进制图的TF-下手统计数据组成的。但是，我测试经过训练的支持向量机模型的结果并不准确，所以有人能给我关于我的程序的反馈吗？我正在按照这些步骤对文本进行分类：
计算每篇训练课文中每张字元/字元出现的次数，以及在训练课文中出现的
浏览 1提问于2013-06-07得票数 5
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我需要一些帮助来训练一个Android应用程序的支持向量机。我有一组不同类别(12个类别)的图像，并从中获得了所有的描述符。我设法为每个图像获取了相同数量的描述符。我不确定我是应该在Android模拟器中训练它，还是应该编写一个C++程序来训练支持向量机，然后将其加载到我的应用程序中(如果我使用windows的OpenCV库来训练支持向量机，然后保存它，我正在使用
浏览 1提问于2013-04-23得票数 4
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我有一个(图1)未标记的训练集，我正在尝试检测异常值，并提出了一个用0:normal data和1:outlier标记数据的过程，并希望使用支持向量机进行训练。我遵循的指令来训练支持向量机的模型，但是当我试图训练相同的数据的标签时，它并没有预测任何(图2)！图1:训练后的支持向量图2:支持向量机模型
浏览 0提问于2016-09-01得票数 0
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我已经在python中使用sklearn训练了一个rbf内核支持向量机，现在我正在将它移植到java以供生产。在读取时，我看到了决策函数：这似乎表明，为了评估SVC，我必须知道每个训练样本的权重，但是SVC只通过dual_coef_属性公开支持向量的权重。
有办法解决这个问题吗？
浏览 5提问于2017-08-01得票数 1
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我正在寻找一个支持支持非线性内核和一个vs-rest场景的支持向量机实现，以执行多标签分类。最好是用Python编写的，或者我可以用wrappers从Python调用。我正在研究sklearn，有两个实现可以使用支持向量机进行分类：
-支持单点rest场景下的多标签分类，但它是基于lib线性的，因此只支持线性内核。基于libsvm的 -支持非线性核，但是多标签分类是在一对一的缩减
浏览 4提问于2017-03-21得票数 5
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我训练了一个具有缩放特征的SVM scikit-learn模型，并将其持久化以供以后使用。在另一个文件中，我加载了保存的模型，并希望提交一组新的特征来执行预测。我必须缩放这组新功能吗？问题在于使用经过缩放特征训练的持久化SVM模型进行单一预测。知道我做错了什么吗？
浏览 20提问于2019-07-01得票数 1
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众所周知，支持向量机的目标函数是迭代训练的。为了继续培训，如果我们想要在相同的训练数据集中继续，至少可以存储迭代中使用的所有变量。然而，如果我们想要在稍微不同的数据集上进行培训，那么我们应该如何充分利用以前训练过的模型呢？或者这种想法有意义吗？我认为如果我们训练一个K均值模型是相当合理的。但我不知道这对支持向量机问题是否仍然有意义。
浏览 7提问于2014-01-17得票数 4
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我希望利用python实现文本挖掘的支持向量机分类，并获得精确性，召回精度不同的度量information.For，对数据集进行预处理，并将数据集分割成两个文本文件，即-pos_file.txt(正标签现在，我想使用随机抽样的SVM分类器训练数据，30%用于测试。我看到了一些关于scikit的文档--学习，但不太确定我将如何应用这一点？
浏览 3提问于2013-10-21得票数 3
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据我所知，最好的方法是使用支持增量/的机器学习算法。
像Perceptron和Winnow这样的算法支持在线学习，但我对支持向量机并不完全肯定。scikit- learning python库支持在线学习吗?如果支持，那么支持向量机是可以利用它的算法之一吗？显然，我并不完全依赖于使用支持向量机，但由于它们的全面性能，它们通常是二进制分类的最佳算法。我愿意
浏览 0提问于2014-04-14得票数 58
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我正在尝试训练我自己的检测器，以便与OpenCV::HOGDescriptor一起使用，但我无法让现有的HOGDescriptor与我新训练的SVM一起工作。我已经计算了正面和负面训练图像的HOG特征，对它们进行了标记，并使用CvSVM训练了支持向量机。CvSVM::EPS_SVR; params.C = 0.01;然后，我计算支持<
浏览 2提问于2013-03-11得票数 4
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我正在使用python，并且我正在使用快速傅立叶变换数据训练svm模型。但是fft会返回复数，而我听说支持向量机不能处理复数。有没有办法把复数转换成浮点数或者用复数训练支持向量机？我试图将复数转换为浮点数，但它根本不起作用，我试图用复数训练支持向量机，但徒劳无功。
浏览 32提问于2019-04-15得票数 0
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我对支持向量机的世界是个新手，我正在尝试通过教程自学。我最近试图创建一个样本svm测试，然而，run-time似乎是无穷无尽的。假设我的dataframe有7976行，典型的处理时间是多少？import numpy as npfrom sklearn import preprocessingimport
浏览 28提问于2017-03-01得票数 0
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假设我有一个数据集，我想用神经网络和支持向量机进行训练。在训练后的数据集中，神经网络是否会过度适应，而支持向量机则不会？就像一个数据集对一种训练算法来说是否过分适合，而不太适合另一种训练算法吗？或者如果它不适合于一种训练算法，那么可以假设它也不适合其他的训练算法？
浏览 0提问于2016-08-08得票数 0
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我用基于RBF核的支持向量机回归训练了一个模型。我想知道对于基于RBF核的支持向量机来说，哪些特征是非常重要的或主要的贡献特征。我知道有一种方法可以根据向量的大小来确定线性支持向量回归的最重要的特征。然而，对于基于RBF核的支持向量机，由于特征被转换到一个新的空间，我不知道如何提取最有贡献的特征。我正在使用python中的scikit-learn。有没有一种方法可
浏览 4提问于2019-11-19得票数 5
当我们在非线性可分数据上训练基本支持向量机(线性核和无软边界)时，会发生什么情况？优化问题是不可行的，那么最小化算法返回什么？
浏览 0提问于2015-01-24得票数 13
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