나는 SVM을 사용하여 얻은 것으로 분류하고 싶습니다. 나는 libsvm 패키지를 사용하고 MATLAB을 사용하여 교육을 수행하고자합니다. 이미 Stanford 강의를보고 SVM을 읽었습니다. 하지만 libsvm을 시작하는 방법을 잘 모르겠습니다. 지침이 필요합니다 ...
지원 벡터 머신 (SVM)을 교육하고 있습니다. 각 트레이닝 벡터는 크기가 동일하고 반대 부호를 갖는 2 개의 특징, 즉 F1 = -F2을 포함한다. 그렇게하는 데 의미가 있습니까? 중복 기능 중 하나가 제거해야합니까? 커널에 대한 위의 응답에 대한 응답이 사용되고 있습니까? 저는 현재 Gaussian/Radial-Basic Function (RBF) 커널
이 페이지의 예는 Example of 10-fold SVM classification in MATLAB입니다. 기본적으로 분류를 실행하기 위해 예제를 따르고 있습니다. 내가 직면 한 문제는 pred가 항상 postive라는 것입니다. 음수 데이터를 감지 할 수 없습니다. >하지만 내 correctrate가 0.65 (65 %) 및 TrainLabel 이중
저는 최근에 기능 분류를 위해 svm을 사용하려고했습니다. 내가 그렇게하는 동안 내 마음에 의문이 들었다. 더 나은 방법은 LIBSVM 또는 svmclassify입니까? 내 말은 svmclassify은 svmtrain과 svmclassify과 같은 내장 함수를 MATLAB에서 사용하는 것입니다. 그런 의미에서 어떤 방법이 더 정확하고 사용하기가 더 쉬울 지
지원 벡터를 학습하기 위해 svmtrain 함수를 사용하고 분류 단계에 대해 svmclassify 함수를 사용합니다. 이 함수는 분류 된 데이터의 클래스 레이블을 이진법 (0 또는 1)으로 반환하므로 여러 클래스 분류에 대한 신뢰 값을 사용할 수 없습니다. Matlab에서 분류 된 각 데이터에 대한 소프트 마진 값을 얻을 수있는 방법이 있습니까? 미리 감사
C#에서 EmguCV를 사용하여 얼굴 인식 프로젝트를 수행했지만 poly 및 RBF (재 다이얼 기본 기능) 커널을 사용할 때 Emgu의 SVM (Support Vector Machine)에서 잘못된 클래스를 예측합니다. . Emgu의 SVM 대답을 Matlab의 svmclassify와 비교 한 결과 Matlab이 모든 테스트 케이스를 올바르게 분류했지만
저는 최근에 libsvm에서 일해 왔습니다. 나는 프레 그 레이블에 문제가있다. 출력 된 모든 값은 1이었습니다. 부정적인 데이터를 전혀 식별하지 않았습니다. 나는 LIBSVM 형식으로 변환하지 않았다. (나는 libsvmwrite를 전혀 사용하지 않았다). 나 자신의 레이블을 만들었 어. 그래서 제 질문은 LIBSVM 형식으로 변환하는 것이 중요합니까?
libsvm 사용을 고려 중입니다. 현재 SVM 피처 벡터 형식으로 내 피쳐 벡터를 변형했습니다. 나는 어떻게 든 애플 리케이션 내에서 그것을 사용해야 할 프로젝트 내에서 LibSVM을 사용하고있다. 문제는 현재 사용 가능한 모든 예제가 명령 행을 사용하여 LibSVM에 입력을 제공한다는 것입니다. 나는 이것을 원하지 않는다. 코드 (명령 프롬프트와 Wek