svm参数
边竖春4176怎么用机器学习模型做时间序列预测 -
孔晶股15128833217 ______ SVM理论是在统计学习理论的基础上发展起来的,由于统计学习理论和SVM方法对有限样本情况下模式识别中的一些根本性的问题进行了系统的理论研究,很大程度上解决了以往的机器学习中模型的选择与过学习问题、非线性和维数灾难、局...
边竖春4176svm 是什么? -
孔晶股15128833217 ______ 1.SVM是统计学概念上一个有监督的学习方法,用来进行分类和回归分析. 2.SVM原理 svm是一种有坚实理论的基础的、新颖的小样本学习方法.svm的理论基础式结构风险最小化原理和基础统计学习理论的VC维理论.
边竖春4176如何用libsvm训练和测试自己的样本 -
孔晶股15128833217 ______ 最近用LibSVM做分类实验,发现网上的资料大都是关于SVM基本原理和怎么用终端命令... 前提是你已经准备好了符合LibSVM处理数据如何使用libsvm进行分类. 2.使用libsvm进行分类预测我们所使用的数据为UCI的iris数据集,将其类别标识换为1、2、3.然后,取3/5作为训练样本,2/5作为测试样本.使用论坛中
边竖春4176cvsvm svm = cvsvm;是什么意思 -
孔晶股15128833217 ______ CvSVMParams::CvSVMParams() : svm_type(CvSVM::C_SVC), kernel_type(CvSVM::RBF), degree(0), gamma(1), coef0(0), C(1), nu(0), p(0), class_weights(0) SVM种类:CvSVM::C_SVC C_SVC该类型可以用于n-类分类问题 (n>=2),其重要...
边竖春4176SVM算法采用高斯核函数,核函数的参数对结果影响大吗 -
孔晶股15128833217 ______ 我来说说我的思路吧这种拟合问题的目的是求出拟合函数的参数,如多项式函数的系数那么可以把拟合函数值与Y的绝对差值当做目标函数和适应度函数,相对应所求的拟合函数的参数作为遗传算法中的基因编码,每组参数对应一个拟合函数相当于一个染色体个体遗传算法采用基本遗传算法即可单点交叉,高斯变异初步设想,望请指正
边竖春4176逻辑回归和SVM的区别是什么?各适用于解决什么问题 -
孔晶股15128833217 ______ 两种方法都是常见的分类算法,从目标函数来看,区别在于逻辑回归采用的是logistical loss,svm采用的是hinge loss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小的数据点的权重.SVM的处理方法是只考虑...
边竖春4176easy.py可以寻找多项式核函数的最优参数吗 -
孔晶股15128833217 ______ 默认的就是 -t 2参数. 就是给RBF参数寻优的~没有给其他核函数寻优.Chinese:Options:可用的选项即表示的涵义如下-s svm类型:SVM设置类型(默认0)0 -- C-SVC1 --v-SVC2 – 一类SVM3 -- e -SVR4 -- v-SVR-t 核函数类型:核函数设置...
边竖春4176在libsvm的源代码中,为什么要把支持向量表示成二维数组[][]svm - node的形式???琢磨了很久还是没想明白
孔晶股15128833217 ______ <p> libsvm虽然支持多类分类,但是其本质是基于“一对一”法的多类分类,因此究其其本质其实是个二分类svm.</p> <p> 既然是二分类,肯定有属于第一类-1的支持向量,属于第二类+1的支持向量,它肯定应该是个二维数组.</p> <p> ...
边竖春4176遗传算法是什么?
孔晶股15128833217 ______ 选择算子 一般随机选择 赌轮选择都可以 交叉算子 01编码的 ,传统的类似于基因串的交叉方式. 实数编码的.通常是 P(t 1,m) = aP(t,x) (1-a)P(t,y) a∈(0,1)之间交叉,这个交叉方法基本上不收敛.我的经验是把a改成(0,2)之间收敛的效果很好.当然(0,1.75)~(0,2)之间的貌似都可以.具体原因我还在分析中.
边竖春4176请问SVM如何输出概率值 -
孔晶股15128833217 ______ 使用Libsvm工具箱的话,在函数svmtrain和svmpredict的输入参数部分加入'-b 1'、函数svmpredict的输出参数增加至3个即可(例如 [~, ~, prob_estimates] = svmpredict(label_test, feature_test, svmStruct, '-b 1'),其中prob_estimates 即为输出概率).