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python - Python で SVM を使用した回帰信頼度
私はPythonで回帰SVMを使用していますが、その予測の「信頼度」値を取得する方法があるかどうか疑問に思っています.
以前は、バイナリ分類に SVM を使用していたときに、「マージン」から信頼度タイプの値を計算できました。信頼値を取得する方法を示す擬似コードを次に示します。
新しいサンプルがトレーニング データから離れているほど、信頼性が低くなると思いますが、これについて妥当な推定値を計算するのに役立つ関数を探しています。
私の（高レベルの）問題は次のとおりです。
- 関数 F(x) があります。x は高次元ベクトルです。
- F(x) は計算できますが、非常に遅いです
- 近似する回帰 SVM をトレーニングしたい
- 予測の信頼性が低い「x」の値を見つけることができれば、これらのポイントを追加して再トレーニングできます (別名、アクティブ ラーニング)。
以前に回帰SVMの信頼/マージン値を取得/使用したことがありますか?
c++ - CvSVMのヘルプが必要
SVMパラメーターをopencvcvSvmクラスに渡す方法に関する適切なリファレンスが見つかりませんでした。パラメータリストを取得しましたが、パラメータをCVデータ構造に変換する方法に関するチュートリアルはありません。
助けてもらえますか？
artificial-intelligence - 機械学習、最高のテクニック
私は機械学習に不慣れです。私はSVM、ニューラルネットワーク、GAに精通しています。写真と音声を分類するための最良のテクニックを知りたいです。SVMはまともな仕事をしますが、多くの時間がかかります。誰もがより速く、より良いものを知っていますか？また、SVM用の最速のライブラリを知りたいです。
opencv - OpenCV の SVM にサポート ベクトルが 1 つしかないのはなぜですか
libsvm を使用して、豚の機能を備えた SVM をトレーニングしています。モデル ファイルには n 個のサポート ベクターがあります。しかし、OpenCV の SVM で使用しようとすると、OpenCV のモデルにはベクトルが 1 つしかないことがわかりました。OpenCVはどのようにそれを行いますか??
machine-learning - ハミング距離のあるバイナリ データの svm
標準的な {-1,+1} 機械学習の問題があります。主な違いは、データ ポイントがバイナリ文字列であるため、それらの近接性がハミング距離によって測定されることです。この場合、SVM を適用できますか? このタスクに適した SVM ライブラリはどれですか?
c# - 最初の配列に基づいて2番目の配列を並べ替える-文字列、c＃。提案してください
私は2つの配列を持っています最初の配列には多数の単語があります、私は最初の配列よりも小さい2番目の配列を持っており、最初の配列で発生しているいくつかの単語があります。最初の配列の語順に基づいて2番目の配列を並べ替える必要があります。
元：-
SVM分類では、最初の配列は特徴ベクトルで、2番目の配列は重みベクトルです。
または、文字列を並べ替える必要があります...
"0 35：1 44：1 10：1 45：1 46：1 4：1 47：1 18：1 48：1 49：1 50：1 51：1 52：1 53：1 54：1 55：1 56：1 57：1 58：1 59：1 60：1 61：1 62：1 6：1 63：1 64：1 65：1 66：1 67：1 19：1 68：1 69：1 70： 1 71：1 "
上記の文字列では、44：1の後に10：1が発生していることがわかります...機能がソートされていることを確認する必要があります。そうしないと、Libsvmが正しく分類されません。
ありがとう。
c# - LibSVMは私のすべてのトレーニングベクターをサポートベクターに変えます、なぜですか？
ニュース記事の分類にSVMを使用しようとしています。
機能（ドキュメントにある固有の単語）を行として含むテーブルを作成しました。これらの機能を使用して重みベクトルマッピングを作成しました。つまり、記事に特徴ベクトルテーブルの一部である単語が含まれている場合、その場所は1またはとしてマークされます0。
例：-生成されたトレーニングサンプル...
1 1：1 2：1 3：1 4：1 5：1 6：1 7：1 8：1 9：1 10：1 11：1 12：1 13：1 14：1 15：1 16：1 17 ：1 18：1 19：1 20：1 21：1 22：1 23：1 24：1 25：1 26：1 27：1 28：1 29：1 30：1
これは最初のドキュメントであるため、すべての機能が提供されています。
クラスラベルとして1、を使用しています。0
分類にsvm.Netを使用しています。
トレーニングデータとして手動で分類された重みベクトルを300指定しました。生成されたモデルは、すべてのベクトルをサポートベクターとして使用していますが、これは確かに過剰適合です。
私の総特徴（unique words/row count特徴ベクトルDBテーブル内）は7610です。
理由は何でしょうか？
このため、私のプロジェクトはかなり悪い状態になっています。利用可能なすべての記事をポジティブな記事として分類しています。
LibSVMバイナリ分類では、クラスラベルに制限はありますか？
との代わりに、0を使用しています。問題ありますか？1-1+1
svm - 重みベクトルが本質的にバイナリである場合、SVM でデータをスケーリングする必要はありますか?
私の重みベクトルは SVM トレーニング ( Libsvmを使用) であり、特徴番号のみを持ち、次に 1 または 0、つまり存在するかどうかを表します。
以下のlibsvmフォーマットのようになります。
すべての測定値は、存在するかどうかにかかわらず、1 つの基準に基づいているのでしょうか? スケーリングは問題になりますか?
ありがとう。
video - ビデオ データで SVM を使用するには?
私の問題は、SVM 法を使用して、ランニングとウォーキングの 2 つのアクションをどのように分類するかです。最初に 02 のビデオがあり (最初のアクションは実行中、2 番目のアクションは歩行中)、その後、それらを一連のバイナリ イメージ MC および MM に変換しました (輪郭検出を使用しました。つまり、02 マトリックスには 1 つしか含まれていません)。および 0)。
- MC : 次元の行列 (120 * 160 * 65)、65 は「最初のビデオのフレーム数。
- MM : 次元 (120 * 160 * 87) の行列で、87 は「2 番目のビデオのフレーム数。
問題：
- SVM はどのように使用できますか? データ行列とグループ ベクトルをどのように形成できますか?
- matlab コマンドを直接使用
svmtrainしsvmclassifyて問題に適応させるべきですか、それとも独自のコードを作成する必要がありますか? - 私の場合は
svmsacling重要ですか？
neural-network - MATLAB を使用してタミル文字認識用に SVM をトレーニングする方法は?
こんにちは、私はタミル語文字認識で最終年度の ME プロジェクトを行っています。特徴抽出ステップまで完了しました。これで、データセット (HP Labs) 内の各画像の機能が得られました。これらの機能をフィードして SVM をトレーニングする方法と、クラスのラベル付けを実行する方法。私はこのニューラルネットワーク分野に不慣れです。だから私を助けてください....