人工神经网络相对于支持向量机的优势是什么？
ANN（人工神经网络）和SVM（支持向量机）是两种常用的监督式机器学习和分类策略。对于特定项目，哪种方法更好通常不太清楚，我确定答案总是“因情况而异”。通常情况下，会同时使用这两种方法以及贝叶斯分类。 以下是Stackoverflow上已经就ANN与SVM提出的问题： ANN和SVM分类 ...
支持向量的数量与训练数据和分类器性能之间的关系是什么？
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...
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...
使用OpenCV和SVM处理图像
我在使用OpenCV和SVM进行图像读取、特征提取、训练和测试时遇到了困难。请问有什么好的链接可以指导我吗？我已经查看了OpenCV介绍支持向量机，但它没有帮助我读取图片，也不确定如何将其应用。 我的目标是对图像中的像素进行分类。这些像素属于曲线。我理解如何构造训练矩阵（例如，image...
sklearn中的SVM支持增量（在线）学习吗？
我目前正在设计一个文本文章推荐系统（二进制分类为“有趣”或“不有趣”）。我的要求之一是它应该持续更新以适应变化的趋势。 据我所知，实现这个功能的最佳方法是利用支持增量/在线学习的机器学习算法。 感知器和Winnow等算法支持在线学习，但我不完全确定支持向量机是否也支持。scikit-lea...
在Python中加速支持向量机（SVM）运行
使用以下Python代码实现SVM：from sklearn import datasets from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier from sklearn.svm import SVC iris = datasets.load_...
如何使用支持向量机（SVM）进行多类分类
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...
将LinearSVC的决策函数转换为概率（Scikit learn python）
我使用scikit-learn中的线性SVM（LinearSVC）解决二分类问题。我知道LinearSVC可以给出预测标签和决策得分，但我想要概率估计（标签的置信度）。我想继续使用LinearSVC因为它比带有线性核的sklearn.svm.SVC速度更快。将决策得分转换为概率估计是否可行，例...
文本分类的特征选择和降维
我目前正在进行一个项目，一个简单的情感分析器，使得有 2 和 3 类在不同的情况下。我使用了一个语料库，其中独特单词的数量相当丰富（约 200,000）。我使用了词袋模型方法进行特征选择，并通过出现频率的阈值进行消除，以减少独特功能的数量。最终的特征集大约包括 20,000 个特征，这实际上是...