我正在尝试使用击键动力学来执行用户识别。数据由各个击键的计时组成。我使用支持向量机进行二进制分类。我如何为多个用户训练它?我有动态关键字的次数,用户的次数,例如“hello”h->16seg,e->10,l->30,o->20,因此,我没有class(1pos,-1neg)
发布于 2016-09-29 02:18:03
支持向量机是一种二进制分类器。但是,支持向量机确实会给出一个置信度分数(离分离超平面的距离的函数)。因此,您可以通过两种流行的方法之一来使用此信息,以将二进制分类器转换为多类分类器。这两种方式是One-vs-All and One-vs-One。
有关如何在多类设置中使用SVM的信息,请参阅this article。
例如,在One vs. All设置中,对于每个类,您将训练数据分为属于该类的样本和属于任何其他类的样本。然后将SVM拟合到该数据上。一天结束时,如果你有k个类,你就有k个分类器。然后,通过所有k个分类器运行测试数据,并返回具有最高概率(置信度分数)的类。
https://stackoverflow.com/questions/39677032
复制相似问题