問題タブ [svm]

.NET プロジェクトで使用できるサポート ベクター マシン ライブラリを探しています。これまでに見つけた 2 つの有望なものはNPatternRecognizerですが、分類のみをサポートしています (回帰はサポートしていません)。 LibSVMは回帰をサポートしていますが、.NET ラッパーはサポートしていないようです。回帰をサポートする .NET SVM ライブラリの推奨事項はありますか?

{'sports'、'entertainment'、'love'}などの特定のカテゴリセット内でツイートを分類したい...

私の考えは、この問題を解決するために、最も一般的に使用される単語の頻度という用語を使用することです。たとえば、「愛」という言葉は愛のカテゴリで最も頻繁に表示されますが、スポーツやエンターテインメントでも「このゲームが大好き」や「この映画が大好き」という形で表示されます。

それを解決するために、x値がツイートで使用されるすべての単語、y値がカテゴリ、z値が用語頻度（またはある種のスコア）である3軸グラフを想定しました。単語とカテゴリ。次に、ツイートをグラフに分割し、各カテゴリ内のz値を合計します。合計z値が最も高いカテゴリが、正しいカテゴリである可能性があります。私はこれが混乱していることを知っているので、例を挙げましょう：

「時計」という言葉は、スポーツやエンターテインメント（「試合を見ている」と「好きな番組を見ている」）によく出てきます…そのため、少なくともこの2つに絞り込みました。しかし、「ゲーム」という言葉はエンターテインメントではあまり登場せず、ショーはスポーツではあまり登場しません。'watch' +'game'のZ値はスポーツカテゴリで最も高く、'watch'+'show'はエンターテインメントで最も高くなります。

私のアイデアがどのように機能するかを理解したので、機械学習アルゴリズムが単語または単語のセットを与えるときにカテゴリを予測できるように、このデータを整理するための支援が必要です。私はSVMについてたくさん読んだことがあり、SVMが進むべき道だと思います。libsvmを試しましたが、適切な入力セットを思い付くことができないようです。また、libsvmは数値以外の値をサポートしていないため、複雑さが増しています。

何か案は？ライブラリも必要ですか、それとも意思決定を自分でコーディングする必要がありますか？

おかげさまで、これは長かったと思います。ごめんなさい。

私が現在直面している問題について、いくつかの提案を探しています。

イベントE1-E20が実行されるとトリガーされるS1-S100というセンサーのセットがあります。通常、E1 は S1-S20 をトリガーし、E2 は S15-S30 をトリガーし、E3 は S20-s50 などをトリガーし、E1-E20 は完全に独立したイベントであると仮定します。場合によっては、イベント E が他の無関係なセンサーをトリガーすることがあります。

各イベントを個別に分析するために、20 svm のアンサンブルを使用しています。私の機能は、センサー周波数 F1-F100、各センサーがトリガーされる回数、およびその他のいくつかの関連機能です。

センサー機能 (F1-F100) の次元を減らすことができる手法を探しています/またはすべてのセンサーを包含し、次元も減らすいくつかの手法 (ここ数日間、いくつかの情報理論の概念を探していました) . 平均化は考えていません。情報を失うリスクがあるため、最大化は良い考えです（良い結果が得られませんでした）。

誰かが私がここで欠けているものを提案できますか? 紙またはいくつかの開始アイデア...

前もって感謝します。

線形分離可能なデータセットを考えると、ソフトマージンSVMよりもハードマージンSVMを使用する方が必然的に優れていますか？

サポート ベクター マシンを使用して学士論文を書いています。「イプシロン」パラメータは、エラー (c を含む) を最適化するときの許容範囲です。したがって、最大の制約。マージンと最小。エラーは、最適化が停止する「イプシロン」よりも少なくとも最適に近いですか?

Python で libsvm を少し使ってみたところ、簡単な分類が機能するようになりました。

問題は、顔検出システムを構築していて、本人拒否率を非常に低くしたいことです。一方、svm は、同等の誤拒否と誤認のために最適化されているようです。ここにはどのようなオプションがありますか?

そして、前に言ったように、私は libsvm に非常に慣れていないので、親切にしてください。;)

Bioconductor パッケージCMAを使用して、マイクロ アレイ データセットの SVM 分類器で内部のモンテカルロ交差検証 (MCCV) を実行しています。CMA は、SVM 作業に e1071 R パッケージを内部的に使用します。

データセットには、2 つのクラス (ラベル 0 または 1、約 1:1 の比率) のいずれかに属する 45 のサンプル (観察) に対する 387 の変数 (属性) があります。すべてのデータは数値であり、NA はありません。差次的遺伝子発現解析のリマ統計を使用して、SVM 用に選択された 15 の変数で 1000 反復 MCCV を試みています。MCCV では、45 サンプル セットの一部が SVM 分類器のトレーニングに使用され、残りの部分をテストするために使用されます。トレーニング セットの部分にさまざまな値を試しています。CMA は、内部ループ検証 (デフォルトでは、トレーニング セット内の 3 分割交差検証) も実行して、テスト セットに対する交差検証に使用される分類子を微調整します。これはすべて、CMA パッケージ内から実行されます。

トレーニング セットのサイズが小さい場合、CMA はコンソールにエラーを表示し、残りの分類コードの実行を停止します。

変数の選択に limma 以外のテストを使用したり、分類器の生成に 15 個ではなく 2 個の変数を使用したりした場合でも発生します。私が使用する R コードでは、トレーニング セットが常に両方のクラスのメンバーを持つようにする必要があります。これについての洞察をいただければ幸いです。

以下は、Mac OS X 10.6.6、R 2.12.1、Biobase 2.10.0、CMA 1.8.1、limma 3.6.9、および WilcoxCV 1.0.2 で使用する R コードです。データ ファイル hy3ExpHsaMir.txt は、 http: //rapidshare.com/files/447062901/hy3ExpHsaMir.txt からダウンロードできます。

for(g in 0:10)ループでgが 9 になるまで、すべて問題ありません(トレーニング/テスト セットのサイズを変更するため)。

traceback() の出力:

MatクラスとPCAクラスで最新のC++構文を使用してPCAとEigenfacesを機能させるのに問題があります。古いC構文は、処理を実行するためのパラメーターとしてIplImage *の配列を取り、現在のAPIは、列または行でフォーマットされたマットのみを取ります。reshape関数を使用して行アプローチを採用し、画像のマトリックスを1行に収めました。最終的にこのデータを取得し、SVMアルゴリズムを使用して検出を実行したいのですが、そうすると、すべてのデータは0のストリームになります。誰かが私を助けてくれますか？私は何が間違っているのですか？ありがとう！

私はこの質問を見ました、そしてそれは幾分関連しています、しかし私は解決策が何であるかわかりません。

これは基本的に私が持っているものです：

matlab でサポート ベクター マシン (SVM) を使用して 4 つのクラスを分類する例を教えてください。

私は MATLAB の初心者で、デジタル画像処理のプログラミング プロジェクト、つまりウェーブレット機能 + SVM + PCA + ANN を使用した磁気共鳴画像分類を行っています。MATLAB ツールから SVM 分類の例を実行し、それを要件に合わせて変更しました。入力ベクトルに複数の機能を格納し、SVM に新しい入力を与える際に問題に直面しています。助けてください。