HOGDescriptor()我在5月份的在线论坛上看过这两行代码，但我不明白SVM向量是从哪里来的，也就是说，用来训练SVM的训练数据是什么，我能在任何地方找到这些数据和源代码吗？还有，为什么对于64x128的图像，SVM向量的长度为3781？谢谢
浏览 22提问于2017-06-09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:训练后的支持向量</e
浏览 0提问于2016-09-01得票数 0
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问题是：我只想使用MATLAB工具箱，所以如果有方法实现它，请回答它。例如，下面的代码用于分类两类数据集： );
我想知道是否有一种方法可以通过编写类似上述代码的代码来
浏览 2提问于2012-01-29得票数 1
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假设我们在一个数据集上训练支持向量机，支持向量为SV=\{x_1,x_2,\cdots,x_n\}。然后，我们知道决策计划是由SV决定的。我的问题是，如果我们从数据集中删除一个支持向量(比如x_1)，并再次对模型进行训练。在新的数据集上进行训练之后，其他的支持向量</
浏览 0提问于2022-08-11得票数 0
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我有几个与使用Java进行实时分析的Apache有关的问题。当Spark应用程序提交时，存储在Cassandra数据库中的数据将通过机器学习算法(支持向量机)加载和处理。当新的数据到达时，在Spark的流扩展过程中，它们被持久化在数据库中，对现有的数据集进行重新训练，并执行支持向量机算法。此进程的输出也存储在<
浏览 0提问于2014-06-24得票数 7
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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
浏览 7提问于2014-01-17得票数 4
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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。我将如何标记我的数据来提取ROI使用支持向量机。
浏览 1提问于2016-02-14得票数 2
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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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超参数整定与分类算法的比较
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例如:我有两个分类模型(支持向量机和随机森林)，我的数据集有1000行和10列(9列是特性)，最后一列是可分层的。在此基础上，利用CV = 10的网格搜索对这2种模型(支持向量机和随机森林模型)上的训练集进行参数整定。当对每个模型识别超参数时，我使用这两个模型的这些超参数在训练和测试集上测试Accuracy_score，以确定哪一个模型对我的<e
浏览 0提问于2020-12-31得票数 0
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我使用scikit-learn库对卫星图像执行监督分类(支持向量机分类器)。我的主要问题是如何训练我的SVM分类器。我在youtube上看过很多视频，也读过一些关于如何在scikit-learn中训练支持向量机模型的教程。我看过的所有教程，都使用了著名的Iris数据集。为了在scikit-learn中进行有监督的支持向量
浏览 0提问于2017-04-10得票数 5
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如何用新数据更新支持向量机模型
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我有两个大小不同的数据集。2)数据集2具有低维1000个样本(真实数据)。我认为“两个数据集都有相同的分布”。我想在第一个数据集上使用sklearn训练一个非线性的sklearn模型(作为预训练)，然后我想更新第二个数据集的一部分模型(以适应模型)。我如何开发一种
浏览 9提问于2016-02-18得票数 7
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在下面的代码中，我使用了10倍的交叉验证来训练支持向量机( Confusion2)。一般来说，数据集将分为(a)训练集、meas(trainIdx,:) (b)测试集、meas(testIdx,:) c)验证集。在交叉验证方法中，我通过在循环中进行训练和验证来构建支持向量机学习者。根据我的理解，验证数据
浏览 0提问于2018-06-25得票数 2
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SVM的参数选择
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我有一个数据集，我用libSVM在Matlab中进行分类。数据集由4个类组成。我该怎么做？我不应该做嵌套的交叉验证，只循环所有参数并<e
浏览 2提问于2015-06-18得票数 1
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我收集了两个类标签的数据集，并使用支持向量机方法对数据集进行分类，这就是结果。这看上去可疑吗？使用支持向量机学习分类器对114859个实例进行训练，对49227个实例进行测试(培训)时间: 9.82799983025次执行(测试)时间: 3.75精度: 0.999837487558精度-召回AUC
浏览 0提问于2016-09-06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。// SVM type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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我有一个由数字特征和分类特征组成的数据集。我要用支持向量机训练训练集。SVM是一种二次型优化算法。我想知道支持向量机是如何处理分类数据的。我也期待着了解支持向量机处理分类数据背后的理论。
浏览 0提问于2022-09-30得票数 1
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我正在使用VLFeat，我有在我的数据集上训练线性支持向量机的代码。我想以某种方式将支持向量机保存到一个文件中，以便以后可以加载它，并在其他几个数据集中测试它。做这件事最好的方法是什么？编辑:我正在使用C++ API。使用vl_svm_get_model保存模型是否足够？svm结构的字节的简单序列化工作吗？
浏览 1提问于2014-05-01得票数 0
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背景/问题
我正在尝试创建一个支持向量机使用Scikit-learn。我有一个训练集(这是链接到它，)，我加载，然后使用它来训练支持向量机。训练集有3600行长。当我使用所有3600元组时，支持向量机从未完成训练.但是当我只使用第一个3594元组时
浏览 4提问于2013-10-22得票数 1
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是否可以使用已经批量训练的模型在Apache Flink中对dataStream进行预测？val svm2 =支持向量机()svm2.fit(trainLV)val evalSet =s
浏览 2提问于2018-07-19得票数 1
教授甚至不同意给予任何部分学分，也不告诉我我的答案出了什么问题。有人能帮我找出我的答案出了什么问题吗？
这是我在考试中给出的答案。缺点是: 1)如果数据在扩展的特征空间中是线性可分的，那么线性支持向量机可以更好地最大化边缘，并可以导致更稀疏的解。2)当存在大数据集时，与扩展特征空间中的核化支持向量机相比，线性支持向量机训练和预测
浏览 1提问于2018-03-16得票数 1
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