svm

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    我正在尝试设置Team Foundation服务器,但是我遇到了有关SQL Server Analysis Services的问题。 安装程序发出警告,指出Analysis Services未运行。 Analysis Services是在安装SQL版本时安装的,因为我们有部署向导等,但是没有在运行的服务窗口中显示服务。 我试图运行部署向导,但它想要指定要连接的数据库,并且我无法创建数据库,因为我无

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    我使用Python 2.7与sklearn和使用rbf内核sklearn.svm.SVC并遭受过度拟合。 我试图用C和伽马解释here ,并没有这样的伎俩 如果我理解正确的C和伽玛没有L1和L2惩罚,因为C是惩罚分类错误和γ是关于数据样本的泛化参数。我正在寻找一些能够惩罚像l1和l2这样的复杂模型的东西。 我想使用正则化和l1或l2惩罚,我发现了一些例子here,但是当我尝试使用惩罚参数与SVC它

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    我正在使用Scikit中的一类SVM分类器OneClassSVM来确定数据集中的异常值。我的数据集有30000个样本,1024个变量。我使用其中10%作为培训数据。 clf=svm.OneClassSVM(nu=0.001,kernel="rbf",gamma=1e-5) clf.fit(trset) dist2hptr=clf.decision_function(trset) tr_y=c

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    我是python新手,正在学习机器学习。我已经从sklearn.svm培训了LinearSVC,并且培训需要相当长的时间,主要是因为词干(7-8分钟),我想知道是否可以将模型结果保存为可以按原样进行馈送的一些扩展在Python运行应用程序时,只是为了节省培训中的应用程序每次运行发生的时间..

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    使用交叉验证来确定最佳参数似乎非常标准。当然,这通常是一个耗时的过程。有没有捷径?还有其他更快的探索性分析形式可以提供哪些价值最佳的暗示?例如,在我目前对机器学习和SVM的理解中,我可能会做类似于在[10e-5,10e5]范围内以C为10的指数执行初始网格搜索的操作,然后从那里。但是,有没有办法可以快速估计出最佳C在10e3到10e5之间,然后执行更具体的搜索? 这个问题可能适用于大多数ML技术,

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    我正在做多标签分类,我试图根据问题预测正确的标签: (X = questions,y =来自X的每个问题的标签列表)。 我在想,哪个decision_function_shape为sklearn.svm.SVC应该用OneVsRestClassifier? 从文档,我们可以读到decision_function_shape可以有两个值'ovo'和'ovr': decision_function_s

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    我已经了解了特定模型,但我想了解更多关于机器学习问题解决的特定部分。我一直无法找到关于此的文件,部分原因是由于不确定它所称的。 我有一个很大的数据集。我已经在它上面训练了许多二进制分类器模型。我想把这些模型的预测变成“二级”模型。在此我还想添加其他功能,如“所有模型都赞同此课程”以及类似的内容。 我不确定在为这个二级模型添加功能时有多少余地。从“第一级”模型获取数据特征并将其放入“第二级”可以吗?

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    如何在MATLAB中将复数双数组转换为双数组(数字矩阵),因为我想将其用作支持向量机的输入。

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    我在Python中使用scikitlearn来创建一些SVM模型,同时尝试不同的内核。代码非常简单,并遵循以下形式: from sklearn import svm clf = svm.SVC(kernel='rbf', C=1, gamma=0.1) clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1, gamma=0.1) clf = svm.SVC(kernel='p

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    我正在寻找一个Applescript来切换Snow Leopard中的Web共享。 I tried this但它不会禁用,只是在我再次运行时重新启动它。或者一个shell命令,只要我可以将它变成Quicksilver操作。这是我的最终目标。非常感谢!