我刚接触opencv的svm,我试过一个样本分类器,但它只返回0作为预测标签。我甚至将值5用于训练和预测。
我已经更改了大约一百次值,但我就是不明白哪里出了问题。我使用的是带有OpenCV的Java3.0。下面是我的代码:
Mat labels = new Mat(new Size(1,4),CvType.CV_32SC1);
labels.put(0, 0, 1);
labels.put(1, 0, 1);
labels.put(2, 0, 1);
labels.put(3, 0, 0);
Mat data = new Mat(new Siz
我有一个数据帧(df),看起来像这样: Value Country ID
1 21 RU AAAU9001025
2 24 NG AAAU9001848
3 17 EG ACLU2799370
4 2 EG ACLU2799370
5 56 RU ACLU2799370 我正在运行SVM分类器,对每个国家/地区的值进行异常值检测,并基于相对较小的样本(最大行数: 5K),我指出它是否是每行中的异常值。因此,我的输出是一个带有附加逻辑列的数据帧,它指示它是否是异常值: Value Country ID
通过交叉验证,使用RFECV模块实现递归特征消除。RFE涉及到反复训练完整特征集上的估计器,然后删除信息最少的特征,直到收敛到最优的特征数。
为了通过估值器获得最优的性能,我想为估计器为每个特性选择最佳的超参数,(为清晰而编辑)。估计量是线性支持向量机,所以我只研究C参数。
最初,我的代码如下所示。但是,这只是在开始时对C进行了一次网格搜索,然后在每次迭代中使用了相同的C。
from sklearn.cross_validation import StratifiedKFold
from sklearn.feature_selection import RFECV
from sklearn i
实际上,我正在Ubuntu16.04上与著名的支持向量机-结构项目()合作.我按照中的说明使用了支持向量机-多类,下载了源代码和make.但是我在构建这个项目时遇到了一些错误:
$ make
cd svm_light; make svm_learn_hideo_noexe
make[1]: Entering directory '/home/parallels/CLionProjects/svm_multiclass/svm_light'
make[1]: Nothing to be done for 'svm_learn_hideo_noexe'.
make[
我使用的是,它有多个参数,改变了我要得到的结果。是否有某种机制可以根据验证集的最佳结果来优化和获取最佳参数?
以下是不同的参数:
Learning Options:
-c float -> C: trade-off between training error
and margin (default 0.01)
-p [1,2] -> L-norm to use for slack variables. Use 1 for L1-norm,
use 2 for squar
我试图在某个复杂的应用程序中使用,因为libsvm主要是一个C库,所以在加载某些数据之后,必须使用自定义API函数来释放内存。我的意思是:
struct svm_model *model;
model = svm_load_model("path to model file");
//do some processing
svm_free_and_destroy_model(&this->model);
下面是我使用的libsvm函数的定义:
struct svm_model *svm_load_model(const char *model_file_nam
当我尝试编译Linux内核4.16.1和4.16.2时,会出现以下错误:
arch/x86/kvm/svm.o: In function `__sev_issue_cmd':
svm.c:(.text+0x1f08): undefined reference to `sev_issue_cmd_external_user'
arch/x86/kvm/svm.o: In function `sev_unbind_asid':
svm.c:(.text+0x2033): undefined reference to `sev_guest_deactivate'
sv
我想在Visual中调试一个MEX文件(从MATLAB环境直接到C++ (Visual 2012))。我已经了解到,将-g选项添加到make文件中是可能的。附件您可以找到我正在使用的makefile代码。应该进行哪些修改才能使其发挥作用?代码:
# This Makefile is used under Linux
MATLABDIR ?= /usr/local/matlab
# for Mac
# MATLABDIR ?= /opt/local/matlab
CXX ?= g++
#CXX = g++-4.1
CFLAGS = -Wall -Wconversion -O3 -fPIC -
因此,我正在尝试实现一个多类SVM。
Matlab不喜欢有两个以上的类来对数据进行分类,所以我使用二叉决策树对数据进行分类。
我有三个类别,将数据分成两个和一个,然后我将使用SVM对第一个结果进行分类,然后将结果分类为一个未分类的类别。
但是,在使用LIBSVM时,我在使用svmpredict时遇到错误:
td= a{1,1};
tc = b{1,1};
td1 = a{1,2}; %data to test svm
testdatatest = td1(1:30,1:4); %data to test svm
data = td(1:80, 1:4); %split data
tar
我试图使用R中的插入符号包运行SVM模型,使用3次重复的10折交叉验证。我希望使用最佳调整的超参数获得每个折叠的预测结果。我正在使用下面的代码
# Load packages
library(mlbench)
library(caret)
# Load data
data(BostonHousing)
#Dividing the data into train and test set
set.seed(101)
sample <- createDataPartition(BostonHousing$medv, p=0.80, list = FALSE)
train <- Bo
我正在尝试使用Eclipse上的C来使用LIBSVM来执行二进制级机器学习(仅限2级)。在开始使用我的训练数据之前,我尝试运行一个简单的XOR问题,看看我的LIBSVM是否能够预测正确的输出值(应该是+1)。
然而,在我构建我的项目后,我得到了诸如undefined reference to '_Heap_Begin'、undefined reference to '_Heap_Limit'和undefined reference to '__reset_hardware'之类的错误。
我将svm.h文件添加到'include‘文件夹中,
我是机器学习的新手,我对关于如何在使用sklearn.svm.SVC时获得分数的sklearn文档感到有点困惑。
这是我的密码
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.30)
for _c in [0.4,0.6,0.8,1.0,1.2,1.4]:
svm=SVC(C=_c,kernel='linear')
svm.fit(x_train,y_train)
result=svm.predict(x_test)
print('C value is {}
我在读取用于训练SVM的边缘图像时遇到了问题:
int numFiles = 1;
int imgArea = 60 * 60; //canny image size
Mat trainingMat(numFiles, imgArea, CV_32FC1);// or CV_8UC3
Mat imgMat = imread("C://canny.jpg");
int ii = 0; // Current column in trainingMat
for (int i = 0; i<imgMat.rows; i++) {
for (int j = 0; j &