Scikit-learn说，它“允许将“一对多”分类器的结果单调转换为“一对多休息”决策函数”。 （<a href="htt

我已经训练了线性支持向量机（SVM）来基于单词将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。我首先使用

我在计算机上安装了最新的Ubuntu版本，并按照以下链接上的说明进行了很多次安装Libsvm的操作：<a href="ht

我们知道保存到存储器时，Spark Dataframe订单的顺序丢失了 例如，假设我们有一个3列的Spark数据框 <pre>

我正在使用Java中的LIBSVM回归库执行EnergyForecast。在预测测试结果时，它对每个功能的测试数据集都提供

即使经过长时间的搜索，我也找不到解决此错误的方法。请帮忙。 <pre><code>classifier = svm(formula = x8 ~ .,

如何在Python的libsvm中找到系数w和b？ 官方常见问题解答指出： w =（model.sv_coef'* full（model.SVs）））;

我是使用Spark的MLLib Python API的新手。我有CSV格式的数据，如下所示： <pre><code>Label 0 1 2 3 4 5

根据<a href="https://stackoverflow.com/questions/33843981/under-what-parameters-are-svc-and-linearsvc-in-scikit-learn-equivalent">this

我正在尝试为R中的Germancredit数据帧计算信用评分。我使用线性SVM分类器来预测0和1（即0 =良好，1 =不良

SVM 通常用于一类分类问题，其中训练数据集仅包含来自正类的示例，其思想是学习正类示例的边界。因

所以，总结一下我的问题： <ol> <li>我使用 scipy.matrixes 来拟合 sklearn 模型</li> <li>我想将它们转换为 SVM

我正在尝试使用 OneClassSVM 检测数据集的异常值，我的代码如下 <pre><code>from sklearn.svm import OneClassSVM imp

目前，我有一个经过训练的 <code>c_svc</code> 类型的 libsvm 模型，我正在尝试找到一些可视化该模型的方法

我有一个关于 Pyspark 地图的问题。 例如，我有如下数据： <pre><code>data=[(1,1,1,10),(1,1,2,20),(2,1,3,15)

我有两个文件，<code>kernel.test</code> 和 <code>kernel.train</code>。根据文档，要训练 SVM，我必须提供某种文件

我正在使用 <code>cpp</code> 的 <code>LIBSVM</code> 接口。我正在使用以下函数生成内核： <pre><code>template &lt;

我有一个包含 2 列的数据集：文本和标签 为了运行这部分代码，我需要将训练和测试数据转换为 libsvm

这个问题以前好像有人问过，但我还不清楚答案。<br/> gamma 和 sigma 在 SVM 函数中被认为是相同的。但根

我有一个包含约 13k 个特征的数据集，我想<strong>选择对特定标签分类贡献最大的特征。</strong> 我