我正在为MapReduce中的每个数据集制作SVM模型(为此我正在使用LibSVM库)。甚至，我有每个模型的测试结果。测试结果文件包含以下详细信息。(IT给出关于测试结果的预测)+1-1+1+1....+1我有这样的5个测试文件。现在我想在mapreduce中使用多数投票结合测试结果。在map阶段，我想将行号作为key的值。如何在映射阶段为所有测试文件提供行号作为值。 最佳答案 我不知道你是否需要MapReduce来完成这个任务，但如果你确实需要在MapReduce中完成它，我会只使用Map-only作业，甚至没有输出文件。仅使用两
我目前正在为一家电信公司的数据进行Twitter数据的情感分析。我正在将数据加载到HDFS中，并使用Mahout的朴素贝叶斯分类器将情感预测为正面、负面或中性。这是我正在做的我正在向机器提供训练数据(key:sentiment,value:text)。使用mahout库通过计算文本的tf-idf(逆文档频率)创建特征向量。mahoutseq2sparser-i/user/root/new_model/dataseq--maxDFPercent1000000--minSupport4--maxNGramSize2-aorg.apache.lucene.analysis.Whitespac
我需要一些帮助来为Android应用程序训练SVM。我有一组不同类别(12个类别)的图像，并从中获取了所有描述符。我设法为每个图像获得相同数量的描述符。我需要的是使用这些描述符为我的android应用程序训练SVM。我不确定我是否应该在Android模拟器中训练它或编写C++程序来训练SVM，然后将其加载到我的应用程序中(如果我使用OpenCV的windows库来训练SVM，然后保存它，将我用于Android的lib识别保存的SVM文件？)。我想我不应该在模拟器中用这么大的数据集训练支持向量机。我已经在Weka(http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/)
我无法在互联网上的一个地方找到好的解释。东西太多了，我没有弄清楚该怎么做，反而变得更加困惑。我的目标:创建一个使用摄像头实时检测物体的Android应用程序(我的物体是方向盘和汽车轮胎。)到目前为止，我尝试了haar分类器，但它很难训练，花费了很多时间并且无法正确训练它，所以我决定寻找另一种方法来实现我的目标。现在我了解了特征检测器和SVM训练。我的问题是:1:我应该使用哪种算法(SURF、ORB、FREAK等)？2:您如何看待HOG+Bag-Of-Words？3:你能告诉我如何训练SVM吗？如果有的话给个链接？-我没有找到任何关于此的教程。我一直在寻找，但我的时间有限，所以我决定问问
我已经在bios设置中启用了虚拟化，但是当我尝试启动模拟器时出现错误“您的cpu不支持vt-x或svm”我也安装了Intelhaxm。 最佳答案 2019年8月2日我使用的是AMDRYZEN3400G。遇到了同样的问题，我以非常简单的方式解决了它。YouhavetoenableWindowsHypervisorPlatform转到控制面板>程序>打开或关闭Windows功能并检查WindowsHypervisorPlatform。是的，不要安装HAXM。编辑:2019年8月27日只安装稳定的模拟器镜像(或落后一个版本)。现在使用An
我在Python中使用scikitlearn创建一些SVM模型，同时尝试不同的内核。代码非常简单，遵循以下形式:fromsklearnimportsvmclf=svm.SVC(kernel='rbf',C=1,gamma=0.1)clf=svm.SVC(kernel='linear',C=1,gamma=0.1)clf=svm.SVC(kernel='poly',C=1,gamma=0.1)t0=time()clf.fit(X_train,y_train)print"Trainingtime:",round(time()-t0,3),"s"pred=clf.predict(X_test
我目前正在研究ODP文档的大规模分层文本分类。提供给我的数据集是libSVM格式的。我正在尝试运行python的scikit-learn的线性核SVM来开发模型。以下是来自训练样本的样本数据:299454:111742:118884:1426840:135147:152782:172083:173244:178945:179913:179986:186710:3117286:1139820:1142458:1146315:1151005:2161454:3172237:11091130:11113562:11133451:11139046:11157534:11180618:21182
我正在研究this卷积神经网络类。我一直在尝试为svm实现损失函数的梯度，并且(我有解决方案的副本)我无法理解为什么解决方案是正确的。关于thispage它定义损失函数的梯度如下:在我的代码中，当在代码中实现时，我的分析梯度与数字梯度匹配，如下所示:dW=np.zeros(W.shape)#initializethegradientaszero#computethelossandthegradientnum_classes=W.shape[1]num_train=X.shape[0]loss=0.0foriinxrange(num_train):scores=X[i].dot(W)co
我使用了以下代码集:我需要检查X_train和X_test的准确性以下代码适用于我的多标签类分类问题importnumpyasnpfromsklearn.pipelineimportPipelinefromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.svmimportLinearSVCfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfTransformerfromsklearn.multiclassimportOneVsRestClassifierX_train
所以我有一个矩阵，其中包含通过PCA/LDA运行的样本图像(全部转换为向量)，以及一个表示每个图像所属类别的向量。现在我想使用OpenCVSVM类来训练我的SVM(我使用的是Python，OpenCV2.3.1)。但是我在定义参数时遇到了问题:test=cv2.SVM()test.train(trainData,responses,????)我被困在如何定义SVM的类型(线性等)和其他东西上。在C++中，您可以通过声明来定义它，例如:svm_type=CvSVM::C_SVC...Python没有。C++还有一个特殊的类来存储这些参数->CvSVMParams。有人可以用Python给
