矢量化SVM梯度
是指在支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法中，通过使用矢量化技术来计算梯度（Gradient）。SVM是一种监督学习算法，常用于分类和回归任务。
梯度是指函数在某一点上的变化率或斜率，它指向函数值增加最快的方向。在SVM中，梯度用于优化模型的参数，以使模型能够更好地拟合训练数据。
矢量化是一种优化技术，通过将计算操作应用于整个向量或矩阵，而不是逐个元素进行计算，从而提高计算效率。在SVM中，使用矢量化技术可以加速梯度计算过程，从而提高算法的训练速度。
矢量化SVM梯度的优势包括：
- 提高计算效率：通过矢量化技术，可以将计算操作应用于整个向量或矩阵，从而减少了循环计算的次数，提高了计算效率。
- 加速模型训练：由于矢量化SVM梯度可以更快地计算梯度，因此可以加速SVM模型的训练过程，节省时间和计算资源。
- 支持大规模数据：矢量化技术可以处理大规模的数据集，因为它可以利用并行计算的优势，同时处理多个数据样本。
矢量化SVM梯度在各种应用场景中都有广泛的应用，包括图像分类、文本分类、生物信息学、金融预测等。
腾讯云提供了多个与SVM相关的产品和服务，包括：
- 机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）：腾讯云的机器学习平台提供了强大的机器学习算法和工具，可以用于SVM模型的训练和部署。
- 弹性MapReduce（https://cloud.tencent.com/product/emr）：腾讯云的弹性MapReduce服务可以用于处理大规模数据集，包括SVM模型的训练和预测。
- 人工智能计算机（https://cloud.tencent.com/product/ai）：腾讯云的人工智能计算机提供了高性能的计算资源，可以用于SVM模型的训练和推理。
以上是关于矢量化SVM梯度的概念、优势、应用场景以及腾讯云相关产品的介绍。希望能对您有所帮助。
相关·内容
在我的数据集中有三个输入列(制造商，短文本，供应商)，我希望从其中创建一个矢量化特征列表。然后我希望能把同样的东西融入机器学习模型。最后一列(类别)是标签。数据集中有200万行。我无法同时向量化所有三列。
数据样本
train_X, test_X, train_Y, test_Y = model_selection.train_test_split(df[["Manufacturer", "short text", "supplier"], df['category'],test_size=0.15, random_st
浏览 5提问于2020-03-20得票数 2
1回答
我的同事提到，一个数据科学项目正在使用SGD分类器。
因此，我开始阅读有关GD/SGD的文章，并遇到了一个不错的文章，它使用支持向量机和GD进行文本分类。
在文章末尾，作者提到：
我们从一堆要训练的文件开始。然后，我们将每个文档表示为数字向量，您可以选择将它们分割成n克，然后用TF-下手称这些n克。现在我们有了一个数值表示，我们可以给出程序的训练数据，并使它的猜测每次。根据程序的错误程度，程序根据错误进行调整，以便在下一次使用梯度下降进行更好的预测。它使用支持向量机( SVMs )跟踪学习，并通过在图中“绘制”新的数据点并查看它是在右边还是在决策边界的左边，用SVM模型进行预测。
这篇文章没有
浏览 0提问于2020-02-06得票数 1
2回答
我正在使用GridSearchCV，并希望将支持向量保存如下：
np.save("support_vectors.npy", gs_cv.best_estimator_.named_steps['svm'].support_vectors_)
但我知道这个错误：
File "./improved_grid_search.py", line 500, in <module>
np.save("support_vectors.npy", gs_cv.best_estimator_.named_steps[
浏览 14提问于2022-04-22得票数 0
我试图实现支持向量机作为CNN分类的最后一层，我试图实现以下代码：
def custom_loss_value(y_true, y_pred):
print(y_true)
print(y_pred)
X = y_pred
print(X)
Y = y_true
Predict = []
Prob = []
scaler = StandardScaler()
# X = scaler.fit_transform(X)
param_grid = {'C': [0.1, 1, 8, 10], 'gamma': [0.001,
浏览 2提问于2020-07-10得票数 0
当我们使用许多迭代时，增强方法(如流行的xgboost)不会过度适用-- 夏蒂尔和弗劳因德。当我们给它们大量的功能时，它们是否也能抵抗过度安装(其中一些功能不是很有用？)如果是这样的话，这两个理想的属性之间是否有理论联系？
(与https://stats.stackexchange.com/questions/35276/svm-overfitting-curse-of-dimensionality有关)
浏览 0提问于2016-04-18得票数 3
2回答
我使用下面的代码来计算特性的重要性。
from matplotlib import pyplot as plt
from sklearn import svm
def features_importances(coef, names):
imp = coef
imp,names = zip(*sorted(zip(imp,names)))
plt.barh(range(len(names)), imp, align='center')
plt.yticks(range(len(names)), names)
plt.show()
fe
浏览 0提问于2017-01-13得票数 6
次梯度svm和内核svm有什么区别？
根据我的理解，次梯度svm是一个线性分类器，它使用铰链损失，核svm使用一些核函数来进行非线性分类。我在想，如果次梯度只是一个线性分类器，我能用非线性svm树来分离非线性数据吗？本质上，我将进行二进制分类，将一个类与其余类分开，然后树的子节点将处理其余类，并将下一个类与其余类分离，等等。任何一般性的想法或反馈都是很棒的。
浏览 0提问于2017-01-13得票数 1
回答已采纳
我正试图复制scikit的svm.svr.predict(X)，却不知道如何正确地完成它。
我想做的是，因为在使用RBF核训练SVM之后，我想在另一种编程语言(Java)上实现预测，并且我需要能够导出模型的参数，以便能够对未知情况进行预测。
在scikit的文档页面上，我看到了“support_和”support_vectors_属性，但是不知道如何复制.predict(X)方法。
形式y_pred = f(X，svm.svr.support_，svm.svr.support_vectors_等，.)的一个解是我要找的。
提前谢谢你！
编辑：支持向量机用于回归，而不是分类！
编辑：，这是我现在
浏览 0提问于2015-02-18得票数 1
回答已采纳
1回答
我的数据矩阵是一个1000x65K矩阵，包含500个正数和500个负数。我的特性是二进制(0或1)。我的标签是1(500，1)；-ones(500,1)；
我正在使用以下代码训练一个线性svm：
ost = 0.1;
epsilon = 2;
gamma = 0.1;
degree = 3;
coef0 = 0;
options_string = ['-s 0 -t 0 ' ' -c ' num2str(cost) ' -p ' num2str(epsilon) ' -g ' num2str(gamma) ' -d &#
浏览 3提问于2014-04-01得票数 0
回答已采纳
1回答
我是机器学习的新手，正在学习如何编写感知器。 重边函数的导数是多少？对于上下文，我使用感知器作为伪SVM，这样我就可以对数据点进行分类。 我假设它是0，但是基于教程，我看到人们使用1。为什么这是有效的。另外，有没有可能使用sigmoid类型的激活函数，然后通过重边函数传递输出，因此我可以求sigmoid的导数？ 谢谢。
浏览 273提问于2020-07-14得票数 0
我有点困惑，为什么评分函数，即$f(X，W)$被选择为$W，X$，而他们谈论的是这中的Softmax和SVM损失。
他们不能用Softmax分类器或SVM分类器来解释损失吗？
是否有特别需要承担上述评分功能？
浏览 0提问于2018-01-09得票数 2
3回答
计算SVM损失函数的梯度
、、、
我正在尝试实现SVM损失函数及其梯度。我找到了一些实现这两个的示例项目，但我不知道它们如何在计算梯度时使用损失函数。
下面是损失函数的公式：
我不能理解的是，如何在计算梯度时使用损失函数的结果？
示例项目按如下方式计算渐变：
for i in xrange(num_train):
scores = X[i].dot(W)
correct_class_score = scores[y[i]]
for j in xrange(num_classes):
if j == y[i]:
continue
margin = scores
浏览 4提问于2016-03-16得票数 18
回答已采纳
1回答
我试图在没有运气的情况下调优pegasos算法参数。
下面是使用6个一维点的简单示例.
void dlib_svm_test()
{
for(double lambda= 10e-10;lambda<=10e10;lambda*=10)
{
typedef dlib::matrix<double, 0, 1> sample_type;
typedef dlib::linear_kernel<sample_type> kernel_type;
dlib::svm_pegasos<kernel_t
浏览 2提问于2015-10-16得票数 0
1回答
我试图用梯度下降来实现logistic回归，
我得到了迭代次数的成本函数j_theta，幸运的是，当将j_theta与迭代次数相对应时，j_theta正在减少。
我使用的数据集如下：
x=
1 20 30
1 40 60
1 70 30
1 50 50
1 50 40
1 60 40
1 30 40
1 40 50
1 10 20
1 30 40
1 70 70
y= 0
1
1
1
0
1
0
0
0
0
浏览 1提问于2014-07-22得票数 2
回答已采纳
2回答
我有一个大约4.7K集中于二进制分类的数据集。班级比例是33:67。意味着标签1是1558 (33%)，标签0是我的数据集的3154 (67%)。
我的数据集不平衡吗？有些人说这并不坏
我的目标是只增加F1的分数。我在我的参数中设置了class_weight=balanced，在简历中设置了scoring=f1，如下所示。
svm=SVC(random_state=42)
svm_cv=GridSearchCV(svm,param_grid,cv=5,scoring='f1')
svm_cv.fit(X_train_std,y_train)
你能通过一个代码示例让我知道如何增加
浏览 0提问于2019-12-19得票数 2
回答已采纳
8回答
我实现了一个梯度下降算法，以最小化成本函数，以便获得确定图像是否具有良好质量的假设。我在Octave就是这么做的。这个想法在某种程度上是基于Andrew Ng的算法
因此，我有880个值"y“，它包含0.5到~12的值。我在"X”中有880个值，从50到300，它们应该可以预测图像的质量。
不幸的是，算法似乎失败了，经过一些迭代，theta的值太小了，以至于theta0和theta1变成了"NaN“。我的线性回归曲线有奇怪的值。
下面是梯度下降算法的代码：(theta = zeros(2, 1);，alpha= 0.01，iterations=1500)
functio
浏览 4提问于2012-05-07得票数 27
回答已采纳
我想实现一个简单的SVM分类器，在高维二进制数据(文本)的情况下，我认为简单的线性SVM是最好的。我自己实现它的原因基本上是我想了解它是如何工作的，所以使用库并不是我想要的。
问题是，大多数教程都会提到一个可以作为“二次问题”解决的方程，但它们从来没有展示过实际的算法！所以你可以给我一个非常简单的实现，我可以学习，或者(更好的)一个教程，一直到实现的细节？
非常感谢!
浏览 1提问于2009-11-19得票数 18
回答已采纳
2回答
我有一个模型，我需要使用epochs进行多次训练，我尝试添加这个代码clf_svm.fit(train_features, train_labels, epochs=10, batch_size=64)，但是它没有工作。如何在skleran线性svc中增加历元？对模型进行多次培训并保存模型，下面是正在使用的代码
# empty list to hold feature vectors and train labels
train_features = []
train_labels = []
# loop over the training dataset
print ("[STA
浏览 0提问于2021-04-12得票数 0
我想用Python模拟主动学习。我有一个初始训练集和一个未标记的潜在训练数据库。现在，我想迭代地选择我的池中的一个元素，将它添加到传递给SVC的训练集中，然后用新的集合重新训练SVC。我不知道如何做好这件事。我可以这样做(伪代码)：
for i in range(100):
linearSVC = svm.SVC(kernel='linear', probability=True)
linearSVC.fit(X_train, y_train)
addElementToXtrainSetAndYtrainSet()
或者：
linearSVC = svm
浏览 6提问于2020-07-01得票数 0
回答已采纳
1回答
在HOG (有向梯度直方图) 的原始论文中，有一些图像显示了图像的hog表示(图6)--.In这个图f，g部分表示"HOG描述符分别按正负SVM权重加权“。
我不明白这是什么意思。我知道，当我训练一个SVM时，我得到一个Weigth向量，为了分类，我必须使用特征(HOG描述符)作为函数的输入。那么，他们所说的积极和消极的怪胎是什么意思呢？我怎么才能把它们画得像纸一样呢？提前谢谢。
浏览 5提问于2013-10-06得票数 0
为什么在感知器或SVM算法中不使用0-1损失函数(从概念二分类模型的角度来看，0-1损失函数是最明显和最有信息的)？
浏览 1提问于2013-04-22得票数 2
回答已采纳
在用PyTorch编写的神经网络代码中，我们定义并使用了这种自定义损失，它应该复制交叉熵损失的行为：
def my_loss(output, target):
global classes
v = torch.empty(batchSize)
xi = torch.empty(batchSize)
for j in range(0, batchSize):
v[j] = 0
for k in range(0, len(classes)):
v[j] += math.exp(output[j][k
浏览 0提问于2020-06-02得票数 2
回答已采纳
我看到，在scikit-learn中，我可以通过3种不同的方式构建一个具有线性核的SVM分类器：
具有核=‘线性’参数的
损耗=铰链参数的
现在，我发现前两个分类器的不同之处在于，前者是按照lib线性来实现的，后者是用libsvm实现的。
前两个分类器与第三个分类器有什么不同？
浏览 0提问于2015-04-17得票数 20
最近我做了一个家庭作业，我不得不学习一个MNIST 10位数分类的模型。HW有一些脚手架代码，我应该在这个代码的上下文中工作。
我的家庭作业很有效/通过了测试，但现在我尝试从头开始(我自己的nn框架，没有hw脚手架代码)，我不得不在后台步骤中应用softmax的宏伟功能，甚至认为hw脚手架代码可能不正确。
hw让我使用他们所说的‘软最大损失’作为nn中的最后一个节点。这意味着，由于某种原因，他们决定将softmax激活与交叉熵损失结合在一起，而不是将softmax作为激活函数和交叉熵作为单独的损失函数。
然后，hw损失函数看起来如下(由我编辑的最低限度)：
class SoftmaxLoss:
浏览 0提问于2018-03-26得票数 8
回答已采纳
1回答
用遗传算法求出4变量(x1、x2、x3、x4)的目标函数(输出result1)的最小值。现在，为了评估结果，我需要以以下方式进行详尽的搜索:我将保持x1，x2常数，x3 x4将取n个值在它们的上、下界之间，一个固定的步长。我需要将结果存储到不同的向量中，以查看最小化result1(目标函数的输出)的x1、x2、x3、x4的组合。X1、x2、x3、x4在遗传算法中也有线性和非线性约束。任何想法都欢迎。
浏览 2提问于2014-05-02得票数 0
我正在使用opencv2.4和python2.7，有哪些图像的特性可以用于svm分类，我已经经历过冲浪和sift，但是作为初学者，me.What似乎很难使用其他的特征提取技术吗？
浏览 0提问于2016-03-25得票数 1
回答已采纳
1回答
梯度下降不更新θ值
、、、
使用梯度的矢量化版本，如：所述
theta = theta - (alpha/m * (X * theta-y)' * X)';
θ值未被更新，因此无论初始θ值如何，这是在运行梯度下降后设置的值：
example1：
m = 1
X = [1]
y = [0]
theta = 2
theta = theta - (alpha/m .* (X .* theta-y)' * X)'
theta =
2.0000
example2：
m = 1
X = [1;1;1]
y = [1;0;1]
theta = [1;2;3]
theta = theta -
浏览 3提问于2016-05-14得票数 0
回答已采纳
我将使用scikit-learn库来实现我的SVM分类。
我的特征的值是0/1，我已经将这些值保存在特征的txt文件和我的标签的单独的txt文件中。
现在我的问题是，如何使用scikit-learn加载用于训练和测试阶段的外部数据集？
浏览 21提问于2017-01-30得票数 0
回答已采纳
运行禤浩焯的线性二进制模式代码。此程序正在运行，但会发出以下警告：
C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\svm\base.py:922: ConvergenceWarning: Liblinear failed to converge, increase the number of iterations.
"the number of iterations.", ConvergenceWarning
我正在用opencv3.7运行python2.7，我该怎么办？
浏览 7提问于2018-10-05得票数 96
回答已采纳
1回答
我正在学习支持向量机，并试图想出一个简单的python实现(我知道sklearn包，只是为了帮助更好地理解这些概念)，它可以进行简单的线性分类。是我所指的主要材料。
我试图从原始阶段解决支持向量机问题，方法是将其最小化：
J wrt w的导数是(根据上述参考)：
因此，这是使用“铰链”损失，而C是惩罚参数。如果我正确理解，设置一个更大的C将迫使支持向量机有更大的裕度。
下面是我的代码：
import numpy
from scipy import optimize
class SVM2C(object):
def __init__(self,xdata,ydata
浏览 0提问于2018-02-15得票数 12
6回答
梯度下降算法的矢量化
、、、、
我在matlab中编码梯度下降。对于两个特性，我得到了更新步骤：
temp0 =θ(1，1)-(α/m)*和(X*θ-y).*X(：，1)；temp1 =θ(2，1)-(α/m)*和(X*θ-y).*X(：，2)；θ(1，1)= temp0；θ(2，1)= temp1；
但是，我希望将这段代码矢量化，并能够将其应用于任意数量的特性。对于矢量化部分，它是，我要做的是矩阵乘法。
theta =θ- (alpha/m) * (X‘* (X* theta -y))；
这是显而易见的，但当我尝试时，我意识到它不适用于梯度下降，因为参数不是同时更新的。
那么，我如何向量化这段代码，并确保参
浏览 8提问于2013-12-23得票数 22
回答已采纳
1回答
矢量化照片:寻找一种适合的算法
、、、、
作为一个小项目，我决定写一个小光栅到矢量转换器。很多很多资源都可以在线使用，但实际实现的减少可以给我提供任何起点。我还没有决定要用哪种语言来完成这个任务，但是Python看起来很适应。
第一个问题是，大多数论文都是矢量化的，要么是标识，要么是灰度图像，我对这两个图像都不太感兴趣。potrace是其中的一个库，其算法被描述为。同样的技术适用于照片位图吗？
我对我的发现感到沮丧，直到我偶然发现了。结果是惊人的！然而，他们没有提供任何关于他们的算法的信息。这里描述了一种产生类似质量结果的方法：。其策略是删除等高线并对其进行处理，然后再将它们绘制为矢量。
但没有提到他们是如何做到这一点的。我可以用op
浏览 3提问于2013-04-09得票数 3
回答已采纳
我正在试着运行分类器，但是我得到了这个错误
import pandas
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import svm
from sklearn.svm import SVC
from sklearn import cross_validation
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.multiclass import OneVsOneClassifier
from sklearn.linear_model import Logistic
浏览 0提问于2018-08-20得票数 0
回答已采纳
据报道，我读到：
“拟合时间复杂度超过了样本数量的二次方，这使得它很难扩展到超过10000个样本的数据集。”
我目前有350,000个样本和4,500个类，这个数字将进一步增长到1-2百万个样本和10k +类。
我的问题是内存快用完了。当我使用少于1000个类的200,000个样本时，一切都正常工作。
有没有一种方法可以在SVM中内置或使用类似minibatches的东西？我看到有MiniBatchKMeans存在，但我不认为它是支持向量机？
欢迎任何意见！
浏览 1提问于2016-11-22得票数 6
1回答
昨天，我发布了一个关于SVM Primal Form实现的一般概念的问题：
"lejlot“帮助我理解了我正在解决的是一个QP问题。
但是我仍然不明白我的目标函数是如何表示为QP问题的
()
我也不明白QP和拟牛顿法有什么关系
我所知道的是，拟牛顿方法将解决我的QP问题，这个问题应该是由
我的目标函数(我看不出其中的联系)
有人能给我讲讲这个吗？？
浏览 0提问于2014-05-23得票数 1
2回答
据我所知，小批处理可以减少梯度的方差，但我也在考虑，如果我们使用减小的步长，并且在每次迭代中只使用一个样本，我们是否可以达到相同的结果？我们能比较它们的收敛速度吗？
浏览 0提问于2019-02-28得票数 0
1回答
确定分类问题的最佳算法
、、、
我有一个由人口普查数据(年龄、性别、就业类型、种族、教育水平等)组成的数据集。我的任务是编写一个算法来预测数据点(30，男性，白人等)年收入将超过50000美元。
到目前为止，我实现了一个运行30小时的KNN算法，但在测试数据上达到了大约90%的准确率。我希望使用SVM算法或朴素贝叶斯算法或其他任何可能在这里工作的东西来实现更高的准确性。
我正在寻找一种算法，它在python中实现起来相对简单(大约和KNN一样难)，并且很可能达到很好的准确性。在这种情况下最好的选择是什么？如果KNN是最好的选择，那么为了进行比较，哪种算法最容易实现？
浏览 0提问于2019-05-01得票数 1
我可以手动更改参数C和epsilon以获得优化结果，但我发现通过PSO (或任何其他优化算法)可以对SVM进行参数优化。没有算法。这意味着: PSO如何自动优化SVM参数？我读了几篇关于这个主题的论文，但我仍然不确定。
浏览 1提问于2016-06-09得票数 1
假设我正在训练一个神经网络，可以把我所有的数据放入记忆中。在这种情况下，在SGD中使用小型批处理有什么好处吗？或者，如果可能的话，具有完全梯度的批量训练总是优越的吗？
此外，似乎许多更现代的优化算法(RMSProp、Adam等)都是用SGD设计的。这些方法是否仍然优于标准梯度下降(有动量)的全部梯度可用？
浏览 0提问于2017-01-30得票数 5
回答已采纳
我想在MATLAB中训练一个SVM分类器来进行威胁检测。训练数据在Excel文件中，包含数字和文本字段/列。当我将这些数据导出到MATLAB时，它要么是表格格式，要么是单元格格式。如何将其转换为矩阵格式？
附注:使用xlsread函数不会导入文本数据。
浏览 2提问于2014-11-11得票数 0
1回答
我想创建一个可以学习对用户绘制的点序列进行分类的应用程序，例如手写识别之类的东西。如果数据点由许多(x，y)对(如与手势实例相对应的像素)组成，那么计算该实例的哪些最佳特征可以构成一个好的多类分类器(例如SVM、NN等)？尤其是在提供的训练示例有限的情况下。
浏览 0提问于2012-06-14得票数 1
回答已采纳
我利用骨骼特征的特征点来进行人类动作识别。
我有320个视频，所以训练数据是320x1单元阵列，每个单元包含Nx2970双数组，其中N是帧数(因为每个视频包含不同的帧数而可变)，2970是从每个视频中提取的特征数(因为我对所有视频使用相同的提取方法，所以它是恒定的)。
如何将训练数据格式化为2d双矩阵作为SVM的输入？我不知道怎么做，因为支持向量机需要双矩阵，而我所掌握的信息是每个不同大小的视频的一个矩阵。
浏览 0提问于2015-03-11得票数 1
回答已采纳
我正在尝试加载一个字典，然后执行分类。但是，我得到了错误：
File "train_classifier.py", line 49, in <module>
clf.fit(page_vecs.data[:-1],page_vecs.target[:-1])
File "/usr/local/lib/python3.4/site-packages/scipy/sparse/base.py", line 505, in __getattr__
raise AttributeError(attr + " not found
浏览 2提问于2015-03-08得票数 0
回答已采纳
1回答
我已经采样了2D和3D numpy阵列上的函数，我需要一种从这些数组中获取偏导数的方法。我可以手动编码有限差分格式，但我需要的不仅仅是2阶精度，可能是4阶甚至6阶。随着更高的精度顺序编码，它很快就变得乏味，特别是因为我需要它的数组的不同尺寸。
在numpy或scipy或其他包中是否有功能可以方便地做到这一点？
浏览 1提问于2018-04-06得票数 4
回答已采纳
我正在尝试使用cygwin运行makefile。但它给了我错误。
Makefile：
CXXC = g++
CFLAGS = -Wall -O3
all: svm-train svm-predict svm-scale
svm-predict: svm-predict.c svm.o
$(CXXC) $(CFLAGS) svm-predict.c svm.o -o svm-predict -lm
svm-train: svm-train.c svm.o
$(CXXC) $(CFLAGS) svm-train.c svm.o -o svm-train -lm
svm-sca
浏览 2提问于2012-01-27得票数 0
回答已采纳
1回答
我已经阅读了Scikit-SVM教程，并编写了用于训练和测试的代码。但我在预测方面面临一个问题，它说，“形状应该等同于训练形状”。下面是代码。
EDIT1:样本数据
ERROR_DESC CLASSIFICATION_LABEL
ERROR manager.SqlManager: Error executing statement: java.sql.SQLException: ORA-01017: invalid username/password; logon denied at oracle.jdbc.driver.T4CTTIoer.processError(T4CTTIoer.ja
浏览 3提问于2017-04-20得票数 0
回答已采纳
我是线性支持向量机的微调参数。有多种方法可以做到这一点，但我想比较一下LinearSVC和SDGClassifier的时间。我原以为精度分数是一样的，但是，即使经过GridSearchCV的微调，LinearSVC的分数也要低一些。我尝试过多次修改参数，但是使用LinearSVC我可以得到的最大值是SDGClassifier的41.176和41.503。为什么？
守则：
class SVMSentiment(Base):
"""Predict sentiment scores using a linear Support Vector Machine (SVM)
浏览 0提问于2020-09-18得票数 0
回答已采纳
1回答
我编写了一个libsvm基准测试应用程序，它使用相同的模型对同一个图像执行100次svm_predict()操作。libsvm是通过在我的项目中直接包含svm.cpp和svm.h静态编译的(MSVC2017)。
编辑:添加基准测试细节
for (int i = 0; i < counter; i++)
{
std::chrono::high_resolution_clock::time_point t1 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
double label = svm_predict(m
浏览 1提问于2019-02-14得票数 1
回答已采纳
2回答
我喜欢在我的ubuntu客户端上运行libsvm。我下载了文件并运行"make“，但是如果我运行./svm-scale，我得到的许可被拒绝。
我是linux/ubuntu新手，如何设置权限？
这是Makefile
CXX ?= g++
CFLAGS = -Wall -Wconversion -O3 -fPIC
SHVER = 1
all: svm-train svm-predict svm-scale
lib: svm.o
$(CXX) -shared svm.o -o libsvm.so.$(SHVER)
svm-predict: svm-predict.c svm.o
浏览 7提问于2013-05-11得票数 1
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
