我正在使用LibSVM对一些文档进行分类。最终的结果显示，这些文档似乎有些难以分类。然而，在训练模型时我注意到了一些事情。就是：假设我的训练集有1000个，其中大约有800个被选为支持向量。我已经到处寻找是否这是一件好事或坏事。我的意思是，支持向量的数量与分类器的性能之间是否存在关系？我已阅读...

在每本书和例子中，他们总是只展示二元分类（两类），新向量可以属于任何一类。 问题在于我有4类（c1，c2，c3，c4）。 我有4个类的训练数据。 对于新的向量，输出应该为 C1 80%（获胜者） c2 10% c3 6% c4 4% 如何做到这一点...

我想使用csv2libsvm.py将csv文件转换为稀疏格式文件（https://github.com/zygmuntz/phraug/blob/master/csv2libsvm.py）。 CSV文件包含37个属性和标签（最后一列）。它不包含标题或索引。 第一行的示例：63651000000...

我一直在尝试理解支持向量机的基础知识，并下载并阅读了很多在线文章。但仍然无法掌握。 我想知道是否有一些 好的教程 可以用来理解的示例代码 或者您认为任何其他东西，可以让我轻松学习SVM基础知识。 附注：我不知怎么地学会了主成分分析（PCA）。顺便说一句，你们可能已经猜到了我正在从事...

从文档中可以看到，scikit-learn实现了SVC、NuSVC和LinearSVC三个类，它们都能够在数据集上执行多类别分类。另外，我也读到scikit-learn还使用libsvm来支持支持向量机算法。目前我有点困惑，不太清楚SVC版本和libsvm版本之间的区别。目前我猜测SVC是用于...

libsvm和liblinear都是实现支持向量机的软件库。它们有什么区别？这些区别如何使得liblinear比libsvm更快？

在一个特定的应用程序中，我需要机器学习（我知道我本科课程中学过的东西）。我使用支持向量机并解决了问题。它的工作很好。 现在我需要改进这个系统。问题如下： 我每周都会获得额外的训练样例。现在系统会重新使用更新的样例（旧样例+新样例）进行训练。我想要增量学习。使用之前的知识（而不是之前的样例...

我急需一个在Python中使用LibSVM进行分类任务的示例。我不知道输入应该是什么样子，以及哪个函数负责训练和哪个函数负责测试。

我读了这篇文章，讲述了scikit-learn中SVC()和LinearSVC()的区别。 现在我有一个二元分类问题的数据集（对于这种问题，可以忽略两个函数之间的一对一/一对多策略差异）。 我想尝试在什么参数下这两个函数会给出相同的结果。首先，当然，我们应该为SVC()设置kernel='...

我正在处理高度不平衡的数据集，我的想法是从我的libSVM模型中获取特征权重值。目前我可以使用线性核获得特征权重，但是当我使用rbf或poly时，我未能实现我的目标。 在这里，我使用sklearn进行模型训练，对于线性核，我可以使用.coef_来获取特征权重值。有人能帮助我做到同样的事情，但...