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一类SVM算法耗时过长
、、、
下面的数据显示了我的数据集的一部分，用于检测异常我使用One Class SVM算法来检测异常我的数据集非常大，有数百万行。
浏览 69提问于2020-03-17得票数 6
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为什么我们需要两个类的样本来训练二进制分类算法，如果单类算法只能用一个类的样本来完成工作？我知道，一类算法(比如一类svm)是在没有负面数据的情况下提出的，它们试图找到将正样本(A)和负样本(而不是A)分开的决策边界。
浏览 0提问于2019-09-10得票数 3
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一类分类
、
我报告我的代码和我的概念：import pandas as pdfrom sklearn.model_selection:,1:341].values
clf = svm.OneClassSVM
浏览 13提问于2018-02-11得票数 0
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我在MATLAB中处理两个512x512图像，域图像和范围图像。我想要实现的目标如下：为了实现这一点，我编写了以下代码：DomainImagecolor = imread
浏览 111提问于2018-05-29得票数 2
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在这里，我使用双线性算法来调整图像大小，它工作得很好，但调整大小需要花费太多的时间(双线性算法)。我在下面添加了一些代码。mutableBitmap, 0, 0, mutableBitmap.getWidth(),双线性算法方法(rgbTopMiddle)*ycRatio2+Color.blue(rgbBottomRight)*ycRatio1))); } }
该
浏览 1提问于2015-12-22得票数 1
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如果我只给svm教练一个班，结果是50/50。我是否应该考虑到其他因素，还是单类svm目标函数不是在vlfeat中实现的，只是不能工作呢？
浏览 2提问于2013-10-16得票数 0
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由于我们不知道这些缺陷发生的原因，我们希望查看这个数据集，并使用R中的机器学习算法找出有缺陷的产品是否有任何不同或不寻常的地方(例如，温度远高于平均水平等)。我想我想问的是，如果有某种类型的方法、算法或研究，任何人都可以告诉我，这样我就可以获得更多关于这方面的信息。非常感谢您的帮助！
浏览 7提问于2019-05-20得票数 1
我们最近开始使用Neo4j数据库，我使用下面的代码(使用应用程序接口)来查找从一个节点到另一个节点的所有可能的路径：Node node2 = db.getNodeById(endNodeId);
PathFinder<Path> pathsFinder = GraphAlgoFactory.allSimplePaths(pathExpa
浏览 6提问于2017-06-02得票数 0
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我一直在尝试一类SVM。我想我理解它背后的理论(它试图将数据从来源中分离出来)。我试图运行一个玩具示例，算法应该完美地匹配它；然而，我似乎遗漏了一些东西，因为算法没有将所有的训练示例都归类为非异常。代码：from sklearn import svmimport matplotlib.font_manager))
y = np.array(
浏览 0提问于2019-11-20得票数 2
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我有一套数据，我正在尝试学习使用支持向量机。对于上下文，数据的维数为35，包含大约30,000个数据点.我第一次尝试了svmtrain(X,Y)。大约5秒后，我收到以下消息：
?？?使用==> se
浏览 4提问于2013-04-13得票数 3
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如果无法使用NB，我还使用了支持向量机和kNN：SVM.fit(Train_X_Tfidf, Train_Y)print(round(accuracy_score(predictions_SVM, Test_Y
浏览 0提问于2020-04-29得票数 1
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新手在这里深造。我的问题是:我已经为3类0、1、2类建立了一个经过训练的对象检测(yolov5)模型。现在，我的下一步是将一个类分类为异常或不异常。换句话说，我需要一个额外的分类器，通过使用分类器或异常检测模型，将其进一步分类为子类，即异常或非异常。你能给我个建议吗?我该怎么做呢？我将使用GANs作为异常检测模型。这将是一个很大的帮助。提前谢谢你。
浏览 2提问于2021-12-22得票数 2
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WEKA中的多类分类
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我想开发一个分类器，它可以根据我以前的数据进行训练，并预测它属于哪一类，以供将来的交易。如果我是对的，这是多类而不是多标签，因为每个事务只能属于一个类。下面是我正在考虑的几个算法
另外，我发现使用Python学习比使用WEKA更好，但是我可以运
浏览 5提问于2015-06-04得票数 1
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我在ML课程中有一个关于异常/新颖性检测的项目，并决定研究本文描述的一类支持向量机算法：。在R中的包e1071中，有一个似乎支持单类分类的svm函数。这是我的代码：library(IMIFA) # for USPS datasetdigits.train.nu <- 0.5
digits.train.bandwith &
浏览 4提问于2021-11-27得票数 0
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我在做草草检测。我已经开始从HoG描述符中提取特性。正如HoG文献所研究的那样，HoG不是旋转不变的。我一共有18张图片，每类草草和有两个类别。在我的训练和测试数据库中，我旋转了每幅图像5 10 15 20 . 355度。我的问题是，如果HoG不是旋转不变的，那么我怎么能获得如此高的精度呢？
浏览 4提问于2017-05-20得票数 2
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当训练单个模型而不进行调整时，具有径向基核的SVM比具有线性核的SVM需要更多的时间，这是预期的。然而，当在相同的惩罚网格上使用两个核调整SVM时，具有线性核的SVM比具有径向基核的SVM所需的时间要多得多。SVM linear 0.51 0.00 0.52
user system elapsed0.85 0.00 0.84
SVM l
浏览 3提问于2015-05-22得票数 4
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