为什么在支持向量机中需要进行特征缩放？
我发现在SVM（支持向量机）问题中进行缩放确实可以提高其性能。 我已阅读了这个解释： 缩放的主要优点是避免具有较大数值范围的属性支配具有较小数值范围的属性。 不幸的是，这没有帮助我。能否有人提供更好的解释？
CVXOPT QP求解器：TypeError：'A'必须是具有1000列的'd'矩阵
我试图使用CVXOPT qp求解器来计算支持向量机的拉格朗日乘数def svm(X, Y, c): m = len(X) P = matrix(np.dot(Y, Y.T) * np.dot(X, X.T)) q = matrix(np.ones(m) * ...
在scikit-learn中将网格搜索和交叉验证相结合
为了改善支持向量机的结果，我需要使用网格搜索来寻找更好的参数并进行交叉验证。但我不确定如何在scikit-learn中将它们结合起来。网格搜索寻找最佳参数(http://scikit-learn.org/stable/modules/grid_search.html)，而交叉验证避免过拟合(h...
SVC sklearn的gamma默认值
我正在使用sklearn.svm中的SVC进行Python二元分类。对于gamma参数，它的默认值是 . 我很难理解这个公式，请告诉我gamma的默认值是多少，例如如果输入是一个3维向量(3,)如[3,3,3]，且输入向量数量为10,000，则默认值是多少？另外，有没有办法将其打印出来以查...
如何在R中解释SVM的预测结果？
我是R语言的新手，正在使用e1071包在R中进行SVM分类。 我使用了以下代码：data <- loadNumerical() model <- svm(data[,-ncol(data)], data[,ncol(data)], gamma=10) print(predic...
如何使用自定义的SVM核？
我想在Python中自己实现高斯核函数，只是为了练习。我正在使用：sklearn.svm.SVC(kernel=my_kernel)，但我真的不明白发生了什么。 我期望函数my_kernel将以矩阵X的列作为参数调用，但我得到的是将X、X作为参数调用。看示例也没有更清楚的解释。 我错过了什...
Scikit Learn SVC决策函数和预测
我正试图理解SVC的实例方法decision_function和predict之间的关系(http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html)。目前为止，我了解到decision_function返回类之间...
为什么scikit-learn的SVM.SVC()运行极其缓慢？
我曾尝试使用SVM分类器对大约10万个样本的数据进行训练，但我发现它非常缓慢，即使过了两个小时也没有响应。当数据集大约有1k个样本时，我可以立即得到结果。我还尝试了SGDClassifier和朴素贝叶斯，这两种方法都非常快速，我可以在几分钟内得到结果。您能解释一下这种现象吗？
predict.svm无法预测新数据。
很不幸，我在以下简单示例中使用predict()时遇到了问题： library(e1071) x <- c(1:10) y <- c(0,0,0,0,1,0,1,1,1,1) test <- c(11:15) mod <- svm(y ~ x, kernel = ...
SciKit Learn中的SVR运行时间非常长。
我遇到了以下问题：我正在使用scikit-learn库中的SVR对大约46500个观测值的训练集进行运行，已经运行了六个多小时，但仍未完成。我使用的是线性核。 def build_linear(self): model = SVR(kernel='linear', C=1) ...