svm

    6गर्मी

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    के साथ मीन/स्टडीडेव जोयर में निकटतम मिलान की गणना करना मैं एसवीएम के लिए नया हूं, और मैं पाइथन इंटरफ़ेस का उपयोग libsvm पर एक नमूना और stddev युक्त नमूना वर्गीकृत करने का प्रयास कर रहा हूं। हालांकि, म

    5गर्मी

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    मैं क्लासफी करना चाहता हूं समाचार डेटा सेट और प्रशिक्षण डेटा आईपीटीसी विषय कोड (श्रेणीबद्ध वर्गीकरण) के साथ वर्गीकृत किया जाता है। मेरी परियोजना में मुझे svm का उपयोग करना चाहिए। मैं सुविधा निष्कर्षण

    20गर्मी

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    में 10 गुना एसवीएम वर्गीकरण का उदाहरण मुझे किसी भी प्रकार की वर्णनात्मक उदाहरण की आवश्यकता है जो डेटा के दो वर्ग सेट पर 10 गुना एसवीएम वर्गीकरण कैसे करें। MATLAB दस्तावेज़ में केवल एक उदाहरण है लेकिन

    5गर्मी

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    अनुक्रमिक न्यूनतम अनुकूलन लागू मैं आदेश में एक SVM (समर्थन वेक्टर मशीन) को प्रशिक्षित करने में एसएमओ (अनुक्रमिक मिनिमल अनुकूलन) का उपयोग करना चाहते लिए खोज रहे हैं। क्या कोई मौजूदा सी ++ पुस्तकालयों क

    5गर्मी

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    में नाममात्र गुण एक libsvm प्रशिक्षण फ़ाइल बनाते समय, आप नाममात्र विशेषता छंदों के बीच एक संख्यात्मक विशेषता के बीच अंतर कैसे करते हैं? मैं कुछ नाममात्र विशेषताओं को पूर्णांक के रूप में एन्कोड करने की

    14गर्मी

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    मैं सुविधाओं के एक सेट को वर्गीकृत करने के लिए एक बहु-आयामी एसवीएम वर्गीकरण (SVM.NET, libSVM के लिए एक रैपर) का उपयोग कर रहा हूं। एक एसवीएम मॉडल को देखते हुए, क्या पिछले सभी डेटा पर पुन: गणना किए बिना

    33गर्मी

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    मैं एक पुस्तकालय है कि, आदर्श, निम्नलिखित सुविधाएं होती हैं रहा हूँ उपयोग करने के लिए पुस्तकालय सीखने: बहुआयामी डेटा (आदर्श समानता या दूरी मैट्रिक्स पर) श्रेणीबद्ध क्लस्टरिंग लागू करता लागू करता है सम

    7गर्मी

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    पर साजिश करने में त्रुटि मैं अपने डेटा को वर्गीकृत करने के लिए e1071 पैकेज से समर्थन वेक्टर मशीन का उपयोग कर रहा हूं और यह देखना चाहता हूं कि मशीन वास्तव में वर्गीकरण कैसे करती है। हालांकि, plot.svm फ

    8गर्मी

    4उत्तर

    मैटलैब में एसवीएम प्रशिक्षण करने के बाद मैं एसवीएम वर्गीकरण को कैसे देख सकता हूं? अब तक, मैंने केवल SVM को प्रशिक्षित किया है: % Labels are -1 or 1 groundTruth = Ytrain; d = xtrain; model = svmtra

    5गर्मी

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    मैं BioConductor पैकेज CMA उपयोग कर रहा हूँ आंतरिक प्रदर्शन करने के लिए सीएमए BioConductor पैकेज का उपयोग, मोंटे कार्लो पार सत्यापन (MCCV) एक माइक्रोएरे में SVM classifiers पर डाटासेट। सीएमए आंतरिक रू