支持向量机（SVM）是否可以增量学习？
我正在使用多维SVM分类器（SVM.NET，libSVM的封装）对一组特征进行分类。 在给定SVM模型的情况下，是否可以将新的训练数据合并到先前数据中而无需重新计算？我猜另一种说法是：SVM是否可变？
训练一个SVM分类器需要多长时间？
我写了以下代码并在小数据上进行了测试： classif = OneVsRestClassifier(svm.SVC(kernel='rbf')) classif.fit(X, y) 在这里，X, y（X - 30000x784矩阵，y - 30000x1）是NumPy数组。在小数据上，算...
SVM缩放输入值
我将使用libSVM。 假设我的特征值格式如下： instance1 : f11, f12, f13, f14 instance2 : f21, f22, f23, f24 ...
每个类别中有超过三个元素，但我收到了这个错误消息：“在scikit-learn中类别不能少于k=3”。
这是我的目标 (y)：target = [7,1,2,2,3,5,4, 1,3,1,4,4,6,6, 7,5,7,8,8,8,5, 3,3,6,2,7,7,1, 10,3,7,10,4,10, 2,2,2,7] 我不知道为什么在执行以...
数据集大小是否会影响机器学习算法？
假设您可以访问足够数量（数百万个数据点用于训练和测试）且质量足够的数据。现在请忽略概念漂移并假定数据是静态的，不会随时间改变。从模型质量角度考虑，使用所有这些数据是否有意义呢？ Brain和Webb（http://www.csse.monash.edu.au/~webb/Files/Brai...
有没有一种方法可以在One-Class SVM上执行网格搜索超参数优化？
有没有一种方法可以使用GridSearchCV或任何其他内置的sklearn函数来查找OneClassSVM分类器的最佳超参数？目前我所做的是像这样使用训练/测试集进行搜索：Gamma和nu的值定义如下:gammas = np.logspace(-9, 3, 13) nus = np.lins...
在Sklearn中收到弃用警告，尽管没有使用1D数组
我正在尝试使用SKLearn来运行SVM模型。现在，我只是用一些示例数据进行测试。以下是数据和代码：import numpy as np from sklearn import svm import random as random A = np.array([[random.randint...
LIBSVM的Java实现
我正在尝试使用libsvm的Java绑定：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ 我已经实现了一个在y方向上很容易线性可分的“琐碎”例子。 数据定义为：double[][] train = new double[1000][]; double[][...
训练ksvm prob.model时，线性搜索失败
继续《在R中使用ksvm训练大型支持向量机的无效概率模型》的话题: 我正在使用R中kernlab包的ksvm来训练SVM。我想使用概率模型，但在进行sigmoid拟合时，我收到了以下错误消息：line search fails -1.833726 0.5772808 5.844462e-05 ...
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) * ...