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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下完成的，它训练K (K−1) /2二进制分类</em
浏览 4提问于2017-03-21得票数 5
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我正在尝试构建一种有效的方法来对4个不同的输入变量进行分类，并使用Python将它们输出到一起来构建一个场景。我似乎找不到做这件事的最好方法。这里的任何帮助都将不胜感激。
浏览 7提问于2012-02-27得票数 0
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基于累积和的轮廓填充区域
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我得到了一张图片用于场景分类： ? 使用cumsum，我想分割它的三个部分。 我在pytorch中进行了这个简单的操作(当然也可以使用tensorflow或python)
浏览 16提问于2020-09-30得票数 1
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我正在处理一个多类问题(4个类)，我试图用Python来解决这个问题。我看到我有三个选择：
分类器= sv.LinearSVC(random_state=123) classifier.fit(Xtrain，ytrain) classifier.score(Xtest，ytest)
分类器= OneVsRestClassifie
浏览 2提问于2018-08-28得票数 5
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我必须将PCA应用于包含数值和分类值的数据集上。在预处理阶段，我用数字转换了所有的分类值，这样软件就可以处理它们(基本上我创建了虚拟变量)。我的问题是:规范分类值(现在是数字，但它们实际上是绝对值)是否有意义？我想不是，但那样的话，我该怎么做呢？我做PCA而不缩放这些变量？
谢谢!
浏览 0提问于2018-06-10得票数 3
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计算分类精度的最佳方法是什么？
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我知道一个计算分类精度的公式是X =t/n* 100 (其中t是正确分类的数目，n是样本总数。)1:我们是否可以说场景1比场景2具有更高的
浏览 3提问于2016-02-25得票数 4
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我已经从sklearn构建了一些现成的分类器，并且在一些预期的场景中，我知道分类器的性能肯定很差，不能正确地预测任何事情。sklearn.svm包运行时没有出现错误，但会引发以下警告。~/anaconda/lib/python3.5/site-packages/sklearn/metrics/classification.py:1074: UndefinedMetricWarning
浏览 5提问于2016-07-10得票数 0
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我们有20个编辑，其中一个使用“布鲁塞尔”作为标签，另一个使用“布鲁塞尔”，最终得到两个独立的分类概述页面。是的，我可以把只使用“布鲁塞尔”作为标签作为一个指南，但是加班，他们可能会忘记。
浏览 0提问于2018-02-27得票数 0
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目前，我已经确定了给定场景中的实体，并尝试使用邻域分析技术对输入实体和输出实体进行分类。这种方法不太准确，因为提供场景的方式可能会不时改变。
有一个门，窗口和安全。有人能建议我使用python来识别哪些是输入实体，哪些是输出实体的正确逻辑吗？
浏览 0提问于2019-02-05得票数 0
在python中有下面的解析场景，有一些行的例子：
要抓到1)我使用：
re.match('\s*{{[^
浏览 3提问于2016-04-05得票数 1
场景:我导出了TF模型，我有.pb文件。该模型是一种对图像进行训练的简单分类器。THe模型以图像作为输入，提供图像是否属于某一类别的概率分数。
我使用python并使用下面的方法加载模型。
浏览 0提问于2018-04-13得票数 1
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(新手)决策树分类器分割先例
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我有一个有4个分类特征的数据集(胆固醇、收缩压、舒张压和吸烟率)。我使用决策树分类器来找出中风的概率。我正在试图验证我对Python所做的拆分过程的理解。我计算了三种分组方案中的每一种的信息增益：{0 +2，1} -> 0.18然而，sklearn的决策树选择了第一个场景而不是第三个场景有谁能帮助澄清选择第一个场景的原因吗？是否存在导致纯节点的拆分的优先级。因此，选择这样一个场景
浏览 0提问于2019-12-24得票数 3
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我们有世界一流水准的图片分类深度识别引擎，你只需提交2000张图片，经过两周时间的智能学习，即可实现你的个性化业务场景的图片分类服务。轻松应对美食分类、花卉分类、玩具分类等领域内垂直分类场景，你无需再四处寻找各种专业方案，万象优图助你高效完成。
浏览 424提问于2017-01-13
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决策树分割策略
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我有一个包含4个分类特征(胆固醇、收缩压、舒张压和吸烟率)的数据集。我使用决策树分类器来找出中风的概率。{0 + 1 , 2} --> 0.17
然而，sklearn的决策树选择了第一个场景，而不是第三个场景(请查看图片)。因此，选择这样的场景，尽管它有较少的信息
浏览 3提问于2019-12-24得票数 0
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我倾向于用HSV作为特征来表示每个像素，然后我可以使用包字模型来做进一步的处理，如分类。我知道使用matlab或python来获取图像的颜色空间很容易，但我混淆了如何像上面描述的那样获得一个72昏暗的特征向量。任何现有的代码都可以做到这一点(更好的matlab)？1:使用区域袋表示的场景分类，CVPR 07
浏览 3提问于2014-07-15得票数 0
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这更像是一个概念性的编程问题，所以请原谅我：class Reference:
def __init__(self, scene_id, relation):FYI: Python标记之所以
浏览 3提问于2016-11-05得票数 1
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