我正在尝试使用CVXOPTqp求解器计算支持向量机的拉格朗日乘数defsvm(X,Y,c):m=len(X)P=matrix(np.dot(Y,Y.T)*np.dot(X,X.T))q=matrix(np.ones(m)*-1)g1=np.asarray(np.diag(np.ones(m)*-1))g2=np.asarray(np.diag(np.ones(m)))G=matrix(np.append(g1,g2,axis=0))h=matrix(np.append(np.zeros(m),(np.ones(m)*c),axis=0))A=np.reshape((Y.T),(1,m)
Scikit-learn具有相当用户友好的机器学习python模块。我正在尝试训练用于自然语言处理(NLP)的SVM标记器，其中我的标签和输入数据是单词和注释。例如。词性标记，而不是使用double/整数数据作为输入元组[[1,2],[2,0]]，我的元组将如下所示[['word','NOUN'],['young','形容词']]任何人都可以举例说明如何将SVM与字符串元组一起使用吗？此处给出的教程/文档适用于整数/double输入。http://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html 最佳答案
我正在学习交叉验证网格搜索并遇到了这个youtubeplaylist教程也已经上传到github作为ipython笔记本。我正在尝试重新创建同时搜索多个参数部分中的代码，但我没有使用knn，而是使用SVM回归。这是我的代码fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearnimportsvmfromsklearn.grid_searchimportGridSearchCVimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpiris=load_iris()X=iris.datay=iris.targetk=['rb
我是SVM新手，这是我的用例:我有很多不平衡数据要使用线性SVM进行二进制分类。我需要将误报率固定在某些值，并测量每个值对应的漏报率。我正在使用类似于以下代码的scikit-learnsvm实现:#definetrainingdataX=[[0,0],[1,1]]y=[0,1]#defineandtraintheSVMclf=svm.LinearSVC(C=0.01,class_weight='auto')#autoforunbalanceddistributionsclf.fit(X,y)#computefalsepositivesandfalsenegativespredictio
虽然libsvm提供了用于缩放数据的工具，但使用Scikit-Learn(对于SVC分类器应该基于libSVM)我找不到缩放数据的方法。基本上我想使用4个特征，其中3个从0到1，最后一个是一个“大”高度可变的数字。如果我在libSVM中包含第四个功能(使用自动缩放我的数据的easy.py脚本)，我会得到一些非常好的结果(96%的准确率)。如果我在Scikit-Learn中包含第四个变量，准确度会下降到~78%-但如果我排除它，我得到的结果与在排除该特征时在libSVM中得到的结果相同。因此，我很确定这是缺少缩放的问题。如何以编程方式(即不调用svm-scale)复制SVM的缩放过程？
Sci-Kit学习Kmeans和PCA降维我有一个200万行x7列的数据集，其中包含不同的家庭用电量测量值以及每个测量值的日期。日期，Global_active_power,Global_reactive_power,电压，全局强度，Sub_metering_1，Sub_metering_2，Sub_metering_3我将我的数据集放入pandas数据框中，选择除日期列之外的所有列，然后执行交叉验证拆分。importpandasaspdfromsklearn.cross_validationimporttrain_test_splitdata=pd.read_csv('househo
我想将nltk.pos_tag返回的词性(POS)用于sklearn分类器，如何将它们转换为向量并使用它？例如sent="这是POS示例"tok=nltk.tokenize.word_tokenize(已发送)pos=nltk.pos_tag(tok)打印(位置)返回以下内容[('This','DT'),('is','VBZ'),('POS','NNP'),('example','NN')]现在我无法应用任何矢量化器(DictVectorizer，或FeatureHasher，来自scikitlearn的CountVectorizer)在分类器中使用请推荐
我确实知道有一些库允许使用来自python代码的支持向量机，但我正在专门寻找允许在线教授它的库(这是，不必一次给它所有数据).有没有？ 最佳答案 LibSVM包括一个通过SWIG工作的python包装器。来自其发行版的svm-test.py示例:#!/usr/bin/envpythonfromsvmimport*#athree-classproblemlabels=[0,1,1,2]samples=[[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]]problem=svm_problem(labels,samples);size=le
我正在使用scikit-learn库中的LinearSVC，我想知道是否有可能以某种方式提取我的模型在训练后使用的向量来进行预测。试图谷歌一段时间但没有任何运气。有人知道吗？ 最佳答案 不幸的是，似乎没有办法做到这一点。LinearSVC调用liblinear(seerelevantcode)但不检索向量，仅检索系数和截距。一种替代方法是将SVC与“线性”内核(libsvm而不是基于liblinear的内核)一起使用，还有poly、dbf和sigmoid内核支持这个选项:fromsklearnimportsvmX=[[0,0],[1
传统目标分类器主要包括ViolaJonesDetector、HOGDetector、DPMDetector，本文主要介绍HOGDetector与SVM分类器的组合实现行人检测。HOG（HistogramsofOrientedGradients：定向梯度直方图）是一种基于图像梯度的特征提取方法，被广泛应用于计算机视觉和机器学习领域。由NavneetDalal和BillTriggs在2005年提出。HOG特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子，是与SIFT、SURF、ORB属于同一类型的描述符。HOG不是基于颜色值而是基于梯度来计算直方图的，它通过计算和统计图像局部区域的梯
