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我想使用svm包的e1071函数来执行多类分类.但是从svm的文档中我了解到，它只能执行二进制分类。小片段文档告诉我们多类分类：“为了允许多类分类，libsvm使用一对一技术，通过对所有二进制子分类器进行拟合，并通过投票机制找到正确的分类”。我仍然不明白的是，我们是否可以在R中使用svm of e1071进行多
浏览 10提问于2014-02-25得票数 11
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在我的分类过程中，我执行以下步骤：
给出一个示例，我将其细分为文本和图像。第一个支持向量机二进制分类器(SVM-text)只对文本进行训练，将文本分类为类C的relevant/non-relevant。第二个支持向量机二进制分类器(SVM-image)只对图像进行训练，将图像分类为r
浏览 0提问于2014-09-16得票数 3
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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)
浏览 9提问于2016-09-24得票数 0
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我正在和SVM classifier一起做一个香蕉探测器项目。我有用于训练的358图像样本，并使用test-size=0.2，random_state=42进行训练-测试-拆分。下面是我的数据集的外观：
我已经用0或1将每个图像标记为文件名postfix。但是，classification_report(...)总是返回：UndefinedMetricWarning: Precision
浏览 81提问于2019-10-21得票数 0
我正在使用svm中的LinearSVC。我想知道分类器在训练后需要多少内存。from sklearn.svm import LinearSVCclf_svm.fit(xtrain,ytrain)
我使用了sys.getsizeof，但它总是返回56，因为它没有考虑对象的复杂性。有没有办法计算分类器在内存中的确切大小？
浏览 2提问于2018-01-18得票数 2
我有一个数据集，需要应用二进制分类来预测目标值。将Logistic回归、朴素贝叶斯、KNN、SVM、决策树等5种算法应用于训练集中。其中，使用Logistic回归的二进制分类给了我最高的精度，但问题是我没有对数据集进行预处理。现在，我应该再次使用所有五种算法来训练我的模型，还是说使用Logistic回归的二进制分类在预处理训练数据集之后会再次<e
浏览 5提问于2022-04-28得票数 0
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场景是这样的:我想结合使用不同的数据训练的三个scikit学习分类器(例如:3个SVM分类器)，但最终的模型(实际预测实例的模型)需要是一个集成/堆叠或一个简单地考虑三个辅助分类器的modelo。假设分类器为SVM1、SVM2和SVM3，以及<em
浏览 23提问于2021-06-27得票数 0
我有一个大小为100个.Total的特征向量，训练样本为500个，其中每个类有10个样本。我想为每个class.That设计一个单独的svm分类器，每个类的分类器将被馈送10个正(对于该类)和490个负实例。is 1D vectorSVM.load(name);问题是，即使我
浏览 1提问于2013-09-19得票数 2
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支持向量机和无效类别
、、、
我希望在我的SVM分类中有一个无效的类别。例如，考虑到水果分类，我想要苹果，橙子，香蕉和‘非水果’(无效)。我想知道是为每个类别创建一个二进制SVM分类器(一个用于APPLE，一个用于橙色等)，还是创建一个将无效类别作为其中一个类的SVM分类器，并为其提供无效的训练数据。更具体地说，我有一个对时间序列数据进行分类</em
浏览 0提问于2012-11-21得票数 0
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我想使用svm分类器进行面部表情检测。我知道opencv有一个svm，但我不知道应该输入什么来训练分类器。到目前为止，我已经读了很多论文，都是说人脸特征检测训练后的分类器。到目前为止我所做的，
注意:我知道如何<e
浏览 13提问于2014-09-26得票数 9
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我使用sklearn.svm.SVC训练支持向量机分类器，并存储权重(系数)。然后，我加载了它们，并试图将它们注入到sklearn.svm.SVC的一个新实例中，但是无法执行，因为属性coef_似乎是只读的。SVC' object has no attribute 'dual_coef_'
这可能是因为coef_不是分类器需要的唯一字段。因此，我试着训练，然后克隆<em
浏览 4提问于2019-05-15得票数 0
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我目前正在做一个项目，我需要训练一个SVM (RBF内核)分类器来解决二进制分类问题。，我似乎得到了一个无用的分类器:我总是得到一个最佳模型(svmTune$best.model)，支持向量的数量与训练数据的长度相同(或者非常接近，比如35个训练实例的34个S.V. )；这个模型要么记住训练数据(训练<
浏览 1提问于2017-05-01得票数 0
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提取形状上下文描述符以训练SVM
、、、、
我正在做一个项目，该项目仅根据背景减去后获得的形状(二值图像)对图像进行分类。我想从这两个类中提取形状上下文描述符，并训练一个SVM分类器。如何提取形状上下文描述符？请告诉我是否有任何实现或实现指南来提取形状上下文描述符用于训练SVM。
浏览 0提问于2013-06-18得票数 3
我正在尝试训练我自己的检测器，以便与OpenCV::HOGDescriptor一起使用，但我无法让现有的HOGDescriptor与我新训练的SVM一起工作。我已经计算了正面和负面训练图像的HOG特征，对它们进行了标记，并使用CvSVM训练了支持向量机。我使用的参数是： params.svm_type =CvSVM::EPS_SVR;
浏览 2提问于2013-03-11得票数 4
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我有许多图像(以及原始数据源)，它们展示了特定的特征。它们中的一些具有不同的垂直/水平区域，如下图所示，或者只是非常特定区域中的点的“斑点”/concentrations。
这些图像与特定的标签/类别相关联，例如，标签"A“在y= 700和y= 150处表现出非常有特征性的水平线(如图中标记的那些)。我的目标是使用这些已知的类来训练一些ML算法，以便进
浏览 1提问于2012-02-11得票数 0
我一直在读一些关于计算机视觉领域的文章，并且注意到他们一直在谈论“模型”。这个模型是什么?一个系统的作用是什么？他们谈论“学习模型”。这是什么意思？?谢谢
浏览 1提问于2014-07-14得票数 1
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在我的研究工作中，我使用了两个流模型来进行活动识别。第一个流基于CNN，第二个流基于GRU。我已经从两个流的最后一个完全连接的层中提取了特征，然后训练一个SVM分类器进行分类。是否也可以将两个流的中间层的输出/特征映射组合在一起，然后训练SVM？
谢谢
浏览 1提问于2019-01-24得票数 0
我正在研究图像处理中的一个机器学习问题。我想通过使用定向梯度直方图(HOG)和支持向量机(SVM)来获得图像中对象的位置。我已经阅读了几篇关于训练SVM的文章和教程。设置是非常标准的。我已经标记了正训练图像，现在需要生成一组负训练样本。
在文献中，经常发现通过随机选择位置来生成负训练样本的方法。我还看到一些方法，在选择随机负样本的连续步骤中，检测的假阳性再次用作负
浏览 1提问于2012-08-01得票数 4
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我的同事提到，一个数据科学项目正在使用SGD分类器。
因此，我开始阅读有关GD/SGD的文章，并遇到了一个不错的文章，它使用支持向量机和GD进行文本分类。现在我们有了一个数值表示，我们可以给出程序的训练数据，并使它的猜测每次。根据程序的错误程度，程序根据错误进行调整，以便在下一次使用梯度下降进行更好的预测。它使用支持向量机( SVMs )跟踪学习，并通过在图中“绘制”新<
浏览 0提问于2020-02-06得票数 1
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