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svm分类-无意义日记
libsvm 多分类 cmd ='-c 1.3195 -g 0.00097656'; 参数固定和不固定效果基本一样 正确率才66% 年前实验都做到93%了,过完年太久才拿到数据,居然忘记怎么做的了-_-|| 现在重新试 查了网上说要数据归一化0,1,试了正确率是0%-_-|| 郁闷。。。 ...
分类:其他好文   时间:2020-04-11 18:28:59    阅读次数:77
libsvm matlab 上的安装
简介windows上matlab安装还是有一些坑的 首先 matlab2016a 安装一个 编译器 tdm64 gcc 4.9.2.exe 然后更改 libsvm 中的matlab make.m 重点观察 $CFLAGS 参考链接 https://blog.micblo.com/2019/04/22 ...
分类:其他好文   时间:2019-12-10 16:59:20    阅读次数:104
SVM的sklearn.svm.SVC()函数应用
经常用到sklearn中的SVC函数,这里把文档中的参数: 本身这个函数也是基于libsvm实现的,所以在参数设置上有很多相似的地方。(PS: libsvm中的二次规划问题的解决算法是SMO)。 sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma ...
分类:其他好文   时间:2019-11-14 23:50:54    阅读次数:88
win10系统64位MatlabR2014a从安装Windows SDK7.1 到配置libsvm
win10系统64位MatlabR2014a从安装Windows SDK7.1 到配置libsvm 我的环境:win10(64位)、MatlabR2014a、Windows SDK7.1、VC-Compiler-KB2519277 1.卸载Visual c++ 2010 x86 redistribu ...
分类:Windows程序   时间:2019-10-30 22:51:57    阅读次数:194
sklearn集成支持向量机svm.SVC参数说明
经常用到sklearn中的SVC函数,这里把文档中的参数翻译了一些,以备不时之需。 本身这个函数也是基于libsvm实现的,所以在参数设置上有很多相似的地方。(PS: libsvm中的二次规划问题的解决算法是SMO)。sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel='rbf', degr ...
分类:其他好文   时间:2019-09-02 19:47:06    阅读次数:160
XGBoost使用教程(纯xgboost方法)一
一、导入必要的工具包# 导入必要的工具包import xgboost as xgb # 计算分类正确率from sklearn.metrics import accuracy_score二、数据读取XGBoost可以加载libsvm格式的文本数据,libsvm的文件格式(稀疏特征)如下:1 101: ...
分类:其他好文   时间:2019-07-09 00:13:14    阅读次数:569
XGBoost使用教程(与sklearn一起使用)二
一、导入必要的工具包# 运行 xgboost安装包中的示例程序from xgboost import XGBClassifier # 加载LibSVM格式数据模块from sklearn.datasets import load_svmlight_filefrom sklearn.metrics i ...
分类:其他好文   时间:2019-07-09 00:06:51    阅读次数:654
matlab2016b配置libsvm的各中坑及解决办法
Q1:matlab2016b不能自动关联m文件! A1: (1)首先准备好工具,工具链接:pan.baidu.com/s/1t_KaFZNOFln9m57sMBTrkQ;提取码:x49w。 (2)下载之后解压,请阅读readme,按照操作流程进行。 Note:运行reg文件的方式是,将matlab最 ...
分类:其他好文   时间:2019-04-05 19:39:40    阅读次数:176
libsvm使用
前提是我把下载下来的libsvm-3.22存放到C盘根目录下,并为之设置了环境变量,安装了gnu.(只看文字有些乏味,有空我会把图片补充进去的) 第一步,进入到libsvm-3.22\windows目录(该目录下有svm-train.exe等)。 第二步,数据缩放 >svm-scale -l 0 - ...
分类:其他好文   时间:2019-01-11 20:07:39    阅读次数:124
初识spark的MLP模型
初识Spark的MLP模型 1. MLP介绍 Multi-layer Perceptron(MLP),即多层感知器,是一个前馈式的、具有监督的人工神经网络结构。通过多层感知器可包含多个隐藏层,实现对非线性数据的分类建模。MLP将数据分为训练集、测试集、检验集。其中,训练集用来拟合网络的参数,测试集防 ...
分类:其他好文   时间:2019-01-06 16:41:29    阅读次数:553
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