我正在建立一个模型，它有因子变量，但有数字条目。我把它们转换成了数字。当我尝试用SVM径向核构建模型时，我收到了一些奇怪的消息，我不明白。下面是我所做的。我还使用na.omit()删除了数据中的所有NAs。我重新检查了数据。不存在缺失值。我需要帮助。
浏览 7提问于2016-09-25得票数 0
我有一个(图1)未标记的训练集，我正在尝试检测异常值，并提出了一个用0:normal data和1:outlier标记数据的过程，并希望使用支持向量机进行训练。我遵循的指令来训练支持向量机的模型，但是当我试图训练相同的数据的标签时，它并没有预测任何(图2)！图1:训练后的<e
浏览 0提问于2016-09-01得票数 0
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我已经为我正在进行的一项概念验证研究精心收集了数据。数据由40个不同的对象组成，每个对象以60个时间间隔测量12个参数，其中1个输出参数为0或1。因此，我正在构建一个二进制分类器。我预先知道输入参数和输出参数之间存在非线性关系，因此简单的贝叶斯分类器无法对样本进行分类。经过初步测试，这一假设被证明是正确的。
因此，我选择了神经网络，正如我所希望的那样，结果相当不错。使用70%作为训练和</e
浏览 2提问于2012-11-19得票数 1
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我有一个关于机器学习的基本概念的问题。我观察到的例子是简要概述了.For训练系统，给出了特征向量作为输入。在有监督学习的情况下，数据集被标记。我对贴标签感到困惑。例如，如果我必须区分两种类型的图片，我将提供一个特征向量，并在输出端测试，我将提供1类型A和2类型B，但如果我想从图像数据集中提取感兴趣的区域。我将如何标记我的
浏览 1提问于2016-02-14得票数 2
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。我的opencv代码如下Mat trainingDataMat(500, 100, CV_32FC1, trainingData);//trainingData is 2D MATRIXtesting_vector is 1D vector
CvSV
浏览 1提问于2013-09-19得票数 2
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我正在使用比利时交通标志数据集在MATLAB中编写交通标志识别代码。可以找到此数据集。然后，我使用训练数据集中的所有标记来训练多类支持向量<em
浏览 2提问于2018-05-16得票数 0
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到目前为止，我用于训练支持向量机的特征向量是由训练文本中出现的单元图和二进制图的TF-下手统计数据组成的。但是，我测试经过训练的支持向量机模型的结果并不准确，所以有人能给我关于我的程序的反馈吗？我正在按照这些步骤对文本进行分类：
计算
浏览 1提问于2013-06-07得票数 5
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假设我有以下特征向量：第1类: 3、5、4、2、0、3、2、33、50、44、22、0、33、20测试向量：第1类: 330,550,440,220，0,330,200我使用SVM，它从训练向量中学习，然后对测试样本进行分类。正如您所看到的，特征向量有非常不同的维度:
浏览 2提问于2016-04-23得票数 0
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众所周知，支持向量机的目标函数是迭代训练的。为了继续培训，如果我们想要在相同的训练数据集中继续，至少可以存储迭代中使用的所有变量。然而，如果我们想要在稍微不同的数据集上进行培训，那么我们应该如何充分利用以前训练过的模型呢？或者这种想法有意义吗？我认为如果我们训练一个K均值模型是相当合理的。但我不知道这对支持向量机问题是否仍然有意义。
浏览 7提问于2014-01-17得票数 4
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我试图用e1071 R软件包的but ()函数来优化支持向量机和CART的超参数，但我有一个疑问。我应该调整训练数据上的参数，在训练数据上拟合模型，然后在测试数据上测试它，还是可以避免第二步？
浏览 0提问于2018-10-05得票数 1
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如何找到支持向量机的支持向量？
、、、、
我正在使用libl线性库在我的数据上训练线性支持向量机。我可以访问经过训练的模型的每一类的权重。但我需要找出哪些训练实例充当支持向量。
liblinear库似乎没有将这些向量作为模型属性提供。我似乎想不出怎么才能手动找到它们。如果我有训练数据和定义超平面的权
浏览 0提问于2020-04-02得票数 0
我使用训练集和测试集对我的数据集进行了Logistic回归和支持向量机。现在，为了检查我的结果是否健壮，我想执行交叉验证(我使用的是caret包)。我正在使用以下代码：
train_control <- trainControl(method="repeatedcv"
浏览 1提问于2019-05-18得票数 0
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opencv SVM实现采用标记为"SVM type“的参数，该参数必须在训练SVM时使用的CVSVMParams结构中使用。我能找到的解释是：enum { C_SVC=100, NU_SVC=101, ONE_CLASS=102, EPS_SVR=103, NU_SVR=104 };
有人知道这些不同的价值观代表了什么吗
浏览 0提问于2010-08-05得票数 1
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我希望使用从图像中生成特征，我将进一步使用这些特性来训练我的支持向量机来解决情感识别问题。请提供一个详细的过程，说明如何在python中编写一个脚本，它可以使用生成我可以直接输入支持向量机的特性。
浏览 7提问于2016-11-09得票数 1
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我用戴尔的统计软件对一些数据进行了分析。我在一篇科学论文中使用这一分析。虽然数据挖掘不是我的主要话题，但我以前上过数据挖掘课，也有一些知识。我知道数据被分离为%75 %25 (数字可能改变)、训练和测试部分，或者使用n倍交叉验证来测试模型的性能。
在模型执行前的统计支持向量机建模中，有制表符来进行配置。在数据抽
浏览 2提问于2016-06-12得票数 0
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假设我有一个数据集，我想用神经网络和支持向量机进行训练。在训练后的数据集中，神经网络是否会过度适应，而支持向量机则不会？就像一个数据集对一种训练算法来说是否过分适合，而不太适合另一种训练算法吗？或者如果它不适合于一种训练算法，那么可以假设它也不适合其他的训练算法？
浏览 0提问于2016-08-08得票数 0
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我正在研究text2vec包和caret的文本分类问题。在使用text2vec构建不同的模型之前，我正在使用caret构建一个文档术语矩阵。目标是使用标记的训练数据来识别两个字符串之间的字符串相似性。然而，在训练线性支持向量机模型时，我会得到一些警告信息，摘录如下：
警告消息: 1:在svm.default(x = as.matrix(x)，y
浏览 5提问于2017-07-16得票数 0
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我有一个1960年样本的数据集，有12个特性，并试图解决一个二进制分类问题，使用980样本进行训练和980样本进行测试。对于训练，我使用的是"svmtrain“，而为了分类，我使用的是”svmtrain“。是否有可能绘制训练错误与训练样本编号？有什么建议吗？我刚开始学习matlab和SVM。
浏览 5提问于2015-08-29得票数 0
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我正在使用python，并且我正在使用快速傅立叶变换数据训练svm模型。但是fft会返回复数，而我听说支持向量机不能处理复数。有没有办法把复数转换成浮点数或者用复数训练支持向量机？我试图将复数转换为浮点数，但它根本不起作用，我试图用复数训练支持向量机，但徒劳
浏览 32提问于2019-04-15得票数 0
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。:LINEAR; params.p = 0.
浏览 2提问于2013-03-11得票数 4
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