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我正在对一些EEG数据进行SVM训练，以用于语音识别。我正在尝试对数据点进行二进制分类。这是训练我的SVM的代码。rbf_clf = svm.SVC() "gamma": [0.001, 0.01,(rbf_clf.decision_function(training_features))
作为一个实验，我尝试在t
浏览 6提问于2018-07-19得票数 0
用tensorflow tf.contrib.learn.SVM和saveing模型训练svm模型model_dir = os.path.join(define.root, 'src', 'static_data', 'svm_model_dir')
model =
浏览 2提问于2017-07-08得票数 0
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如何只训练我的数据一次
、、、
这是我的代码，我用来训练数据集，但是每当我运行代码时，它就会再次开始矢量化和特征计数训练等等，而且每次我开始时都需要时间，我希望它应该训练数据集，而不是一次又一次地进行训练。1, CV_32FC1); int k = 0;
vector<KeyPoint>printf("%s\n", "Training
浏览 2提问于2013-08-17得票数 1
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: cv::Exception at memory location 0x00000025658FD0C0., line 2005<?1.32155744e-02 -1.38255786e-02以下代码用于从xml文件加载经过训练的数据：
Ptr<SVM> svm =
浏览 0提问于2018-03-12得票数 1
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我有两类分类问题，训练前的神经网络预测准确率为80%。经过训练，我的准确率达到了75%。你能告诉我这怎么可能吗？
浏览 0提问于2020-05-24得票数 2
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我试图使用sklearn的svm.SVC分类器对图像进行分类，但它不是学习，经过训练后我获得了0.1的准确率(有10个类别，所以0.1的准确率等同于随机猜测)下面是我的代码：
import numpy as n
浏览 7提问于2017-01-03得票数 2
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我正在尝试训练一个情感分析模型，下面是我训练过的多项朴素贝叶斯分类器，准确率为84%。我是这个领域的新手，任何帮助都是非常感谢的。
浏览 0提问于2019-01-25得票数 0
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我已经编写了几乎所有的代码，但最后出现了一个错误，并说：svm_emails <- classify_model(容器，SVmodel)请注意，SVmodel不是一个字符串，而是一个对象，所以我不知道"results_table“是怎么回事，这个列表我甚至在我的代码中都不知道
浏览 4提问于2016-02-10得票数 0
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每个视频包含特定数量的帧，并且每个帧包含X、y、z的不同坐标。<128x3x33 double><128x3x38 double>
我想使用libSVM对这些视频进行分类，如何才能将维度更改为2D数组并保留特征的含义
浏览 3提问于2015-03-18得票数 0
我一直试图根据OpenCV库上的代码使用支持向量机训练手写数字。我的训练部分如下：import numpy as np
bin_n = 16 img = cv2.warpAffine(img,M,(SZ, SZ),flags=affine_flags)def hog(img):gx =
浏览 11提问于2017-08-22得票数 1
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，所以我把随机数作为预测标签，但对120个测试文件的准确率为0%。我的svm_model是用520个训练特征向量训练的。预测是基于标签的吗？我怀疑，因为当我使用1-5 (即我的类标签)作为测试标签时，准确率约为60%。
浏览 0提问于2014-03-30得票数 0
我使用随机森林和SVM分类器进行分类，我有18322个样本，它们在9个类别(3667,1060,1267,2103,2174,1495,884,1462,4210)中是不平衡的。我使用10倍的CV，我的训练数据有100个特征维度。在我的样本中，训练数据在这100个维度上差别不大，当我使用SVM时，准确率约为40%，而当我使用RF时，准确率可以达到92%。然后我让我的数据在这100个特征维度上
浏览 1提问于2015-04-26得票数 0
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我已经生成了一个libsvm模型，我需要在我的python代码中调用它们。因此，用户给出原始输入，然后将其转换为libsvm格式，最后预测结果，说明准确性。有没有可能做到。
浏览 1提问于2013-09-21得票数 1
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我可以使用Python离线训练来自数据的模型，并保存为合适的文件格式( pickle、json或csv)。NodeJS中的哪个包允许加载然后运行推理？我找到了、或，但这些包似乎都无法加载经过训练的模型。
浏览 17提问于2017-03-05得票数 2
我是OpenCV的新手。是否有方法为OpenCV svm开发的经过训练的数据集绘制图形或开发一些可视化内容，以便我可以检查我的训练数据是否准确并相应地调整我的支持向量机参数？
浏览 3提问于2016-12-24得票数 1
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交易是这样的。我正在尝试做一个基于支持向量机的POS标签。利用格式转换器建立了支持向量机的特征向量。下面是我正在使用的培训文件的截图。 svm_type c_svcgamma 0.00054854
浏览 5提问于2014-07-30得票数 1
一个愚蠢的问题:在我在scikit-learn中训练我的支持向量机后，我必须使用预测函数: predict(X)来预测哪个类属于哪个类别？()
X参数是图像特征向量吗？如果我给出一个未经过训练的图像(没有经过训练，因为SVM要求至少3个样本作为类)，会返回什么？
浏览 1提问于2013-02-14得票数 2
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出于研究目的，我发现自己需要通过SGD在一个大的DS上训练SVM (也就是，大量的例子)。我熟悉的算法使用SGD的n步来获得n个不同的分隔符w_i，然后对它们进行平均(具体信息可以在https://www.cse.huji.ac.il/~shais/Lectures2014/lecture8这让我想到，也许我可以使用scikit-learn来训练多个这样的分类器，然后取得到的<
浏览 18提问于2020-03-26得票数 0
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当我尝试用RBF核训练支持向量机(训练函数)时，经过训练，该模型的训练准确率仅为20%。我在处理PASCAL VOC动作分类问题。共有1300张培训图片和11个课程。特征向量维数为2688。培训示例数为<
浏览 4提问于2013-05-23得票数 3
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