R-演播室支持向量机classAgreement怎么做？
R-演播室是一个云计算平台，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归分析。classAgreement是一个用于评估分类器性能的R包。
要在R-演播室中使用支持向量机和classAgreement，可以按照以下步骤进行：
- 安装R-演播室：R-演播室是一个基于云计算的R语言开发环境，可以在浏览器中直接运行R代码。你可以访问R-演播室的官方网站（https://www.rstudio.com/products/cloud/）了解更多信息并进行注册和安装。
- 导入数据：首先，你需要准备用于训练和测试的数据集。可以使用R的数据导入功能，如read.csv()或read.table()，将数据导入到R-演播室中。
- 数据预处理：在应用支持向量机之前，通常需要对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择、特征缩放等。你可以使用R中的各种数据处理和转换函数，如subset()、scale()等，对数据进行预处理。
- 构建支持向量机模型：使用R中的机器学习库，如e1071或caret，可以构建支持向量机模型。你可以使用svm()函数来训练一个支持向量机分类器，并根据你的数据和问题设置相应的参数。
- 模型评估：使用classAgreement包中的函数，如kappa()或ac1()，可以评估支持向量机分类器的性能。这些函数可以计算分类器的准确度、一致性等指标。
- 结果解释和可视化：最后，你可以使用R中的各种数据可视化和统计分析函数，如plot()、summary()等，对支持向量机模型的结果进行解释和可视化。
在R-演播室中，你可以使用以下腾讯云相关产品来支持你的云计算和机器学习任务：
- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）：提供了丰富的机器学习算法和模型训练服务，可以帮助你更方便地构建和部署支持向量机模型。
- 腾讯云数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/dla）：提供了强大的数据处理和分析能力，可以帮助你进行数据预处理和特征工程。
- 腾讯云人工智能开放平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）：提供了丰富的人工智能服务和工具，包括图像识别、语音识别等，可以与支持向量机模型结合使用。
请注意，以上提到的腾讯云产品仅作为示例，你可以根据实际需求选择适合的产品和服务。
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1回答
我正在复制论文的结果，当作者描述支持向量机的设置时，他们说：
为了增加特征向量的维数以更好地适应支持向量机，我们对特征空间进行了扩展，采用了所有特征的多项式组合度小于或等于2的方法。这使功能的数量从12个增加到91个。
在gui版的weka里你会怎么做？
我真的不知道他们改变了什么设置来增加79个属性的数量。我看过互联网和weka文档，甚至只是点击gui，但我似乎找不到任何功能可以做到这一点。
谢谢你的帮助!
浏览 2提问于2016-04-28得票数 0
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SVM的参数选择
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我有一个数据集，我用libSVM在Matlab中进行分类。数据集由4个类组成。
对于支持向量机的参数选择，可以进行嵌套交叉验证。问题是，我最终也需要最佳参数的值。
在完成嵌套交叉验证并具有最终的准确性之后，我需要最佳参数的值。然后，我将为每个类别(1-VS-All)训练一个支持向量机( SVM )，其中包含选择最重要特征的最佳参数(根据最高度的权重)，即特征重要性图。
我该怎么做？我不应该做嵌套的交叉验证，只循环所有参数并进行交叉验证吗？
其次，如果我使用线性支持向量机，然后使用这个加权向量w来确定特征的重要性，那么它是否也适用于非线性支持向量机(例如rbf核)？
浏览 2提问于2015-06-18得票数 1
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在这种情况下，我需要限制支持向量机二进制分类器中的支持向量(SVs)数量。一个简单的方法是手动删除最不重要的SVs。有人知道怎么做吗？
我尝试手动修改SVM的以下字段以删除SVs，但没有成功：
clf.dual_coef_
clf.intercept_
clf.n_support_
clf.support_
clf.support_vectors_
clf.shape_fit_
clf是我的径向基支持向量机。
请注意，增加正则化(通过减少C)并不一定会减少SVs (https://dgroppe.com/2018/01/21/increased-regularization-does-not-
浏览 0提问于2018-04-12得票数 1
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在与分解机相关的这论文中，作者比较了因子分解机(FM)和支持向量机( SVM )。由于FM的性能优于SVM，因此它被认为是稀疏数据的最新发展趋势。为什么支持向量机被认为是稀疏数据集的重要算法？支持向量机的哪些特性使其优于稀疏数据？
浏览 0提问于2017-08-10得票数 5
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我想在vlfeat中使用chi2内核而不是线性内核。
是使用chi2的一个例子。
“.%创建具有内核映射参数的结构
hom.kernel = 'KChi2';
hom.order = 2;
%创建数据集结构
数据集= vl_svmdataset(X，'homkermap'，hom);
使用dataset结构学习具有在线内核映射扩展的支持向量机
w = vl_svmtrain(dataset，y，lambda，'MaxNumIterations'，maxIter).
这里到底发生了什么？hom.order是做什么的？
vl_svmdataset是做
浏览 4提问于2015-10-09得票数 0
1回答
我尝试基于支持向量机(SVM)对图像进行分类。但没有得到任何合适的算法来实现。任何基于支持向量机的图像分类的帮助都是可以接受的。即支持向量机在图像分类中的工作原理？java实现中的SVM算法？
浏览 5提问于2013-10-28得票数 1
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当我手头有经过训练的支持向量机模型时，如何在测试数据中进行转换？我试图模拟数学方程的SVM输出和训练的SVM模型(使用RBF核)。我该怎么做？
在支持向量机中，使用的一些常见内核是：
在这里，xi和xj代表两个样本。现在，如果数据有5个样本，这种转换是否包括两个样本的所有组合以生成转换后的特征空间，如x1和x1、x1和x2、x1和x3、.、x4和x5、x5和x5。
如果数据有两个特征，那么2阶多项式变换将输入转换为3维，如幻灯片15 中所解释的那样。
现在，如何才能找到类似的解释，转换使用RBF核？我试图编写一个代码来转换测试数据，以便我可以将经过训练的支持向量机模型应用到它上。
浏览 2提问于2016-02-09得票数 1
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2回答
最大支持向量
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最近，我研究了支持向量机和支持向量机。例如，如果我在一个有n个数据的二维分类问题中选择硬线性支持向量机，那么结果就是k=2支持向量。如果我在以前的数据中添加另一个标记数据并重新训练SVM。SV的最大数量是多少？
我想是N+1但我需要一些证据。有人能帮上忙吗？
浏览 1提问于2014-05-29得票数 0
7回答
支持向量机与神经网络
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支持向量机和神经网络有什么区别？线性支持向量机是否真的是相同的神经网络，对于非线性可分离问题，神经网络使用添加隐藏层，支持向量机使用变化的空间维度？
浏览 3提问于2012-01-23得票数 35
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我有一个非常大的矩阵，我试图在内存充足的服务器上运行glmnet。即使在设置到某个点的非常大的数据上，它也能正常工作，然后我得到以下错误：
Error in elnet(x, ...) : long vectors (argument 5) are not supported in .C
如果我正确理解，这是由R中的一个限制引起的，它不能有任何长度超过INT_MAX的向量。对吗？是否有任何可用的解决方案不需要对glmnet进行完全重写？是否有任何可供选择的R-口译员(反驳等)解决了这一限制？
谢谢!
浏览 6提问于2015-12-08得票数 13
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3回答
众所周知，支持向量机的目标函数是迭代训练的。为了继续培训，如果我们想要在相同的训练数据集中继续，至少可以存储迭代中使用的所有变量。
然而，如果我们想要在稍微不同的数据集上进行培训，那么我们应该如何充分利用以前训练过的模型呢？或者这种想法有意义吗？我认为如果我们训练一个K均值模型是相当合理的。但我不知道这对支持向量机问题是否仍然有意义。
浏览 7提问于2014-01-17得票数 4
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我读了很多关于支持向量机的文章，在我看到的所有书籍和在线文章中，支持向量机被归类为使用超平面的线性分类器。如果数据不能线性可分，则可以将数据映射到高维，以启用线性边界。
现在，我看到了华盛顿大学著名机器学习专家佩德罗·多明戈斯教授的一些文章和幻灯片。他特别将支持向量机归类为一种基于实例的机器学习算法，类似于kNN.有人能跟我解释一下吗？
例如，在 in Communications of the ACM (2012年10月)中，他特别将支持向量机置于“实例”-based表示之下，而大多数机器学习人员会将其置于“超平面”下，并进行logistic回归。
此外，在他的中，他给出了这样的推
浏览 4提问于2014-10-27得票数 4
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我和我的同事正试图弄清逻辑回归和支持向量机之间的区别。显然，他们正在优化不同的目标函数。支持向量机是否就像说它是一个简单地优化铰链损失的判别分类器一样简单？还是比这更复杂？支持向量是如何发挥作用的？松弛变量呢？为什么你不能有深度支持向量机，就像你不能有一个带有乙状结肠激活函数的深神经网络？
浏览 5提问于2015-12-17得票数 6
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支持向量机误差
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支持向量机分类误差、支持向量机裕度误差和支持向量机总误差有什么区别？他们有什么明确的定义吗？支持向量机中的C参数是什么？我完全糊涂了！
浏览 0提问于2019-02-18得票数 2
2回答
我不知道该怎么做“特征提取”方法我想用支持向量机在图像中应用“对象识别”，Emgu的例子中有一个包含猫特征的XML文件！一周以来，我一直在尝试了解他们是如何做到这一点的，以及他们使用了什么方法，我偶然发现了这个显示步骤的页面！太复杂了，而且我自己也做不到，我太迷茫了！谁能告诉我一种与支持向量机学习兼容的合适的“特征提取”方法？Accord有支持向量机的例子，但它是手写的，不处理彩色图像=(有帮助链接吗？谢谢
浏览 2提问于2012-02-17得票数 2
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我在2年前使用了NLTK分类器。现在我想学习使用橙色支持向量机进行文本分类。橙色教程中的支持向量机示例是iris.tab：
sepal length sepal width petal length petal width iris
c c c c d
class
5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa
4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa
如果我想对文本进行分类，如何准备数据。是不是像下面这样？
token frequency tokenlength
the 23
浏览 2提问于2011-11-17得票数 0
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这是我第一次发布堆栈溢出，所以如果我做错了，请告诉我！
想在R演播室做这个。
我有一个数据框架，只有当size_adjusted值> 250时，我才想根据来自行、Col和Prion列的分组来对Image_number列进行求和。
我已经成功地使用了以下内容(没有Image_number列中的条件)。
Threshold <- mydataframe %>% group_by(Row, Col, Prion) %>% summarise(AUC, sum(size_adjusted))
我该怎么做呢？我试过使用"if“函数，但会收到错误。
谢谢大家！
最好的
亚
浏览 0提问于2020-08-23得票数 0
我正在寻找Ubuntu 12.04的屏幕录音机，除了：
埃兹维德
喀山云母
RecordMyDesktop
冰淇淋屏幕记录器
SimpleScreenRecorder
声屏
网络摄像头演播室
XSplit Gamecaster
芬伯
关于ffmpeg，我不太确定如何安装它。我将录制“我的世界”，所以它应该能够流畅地记录，而不需要大量的资源使用。
浏览 0提问于2015-10-12得票数 0
如何确定是否使用线性、正方形或其他类型的支持向量机模型？
首先，在哪些标准下应该应用支持向量机模型？
浏览 0提问于2019-12-13得票数 0
对于所有支持向量机版本，如c- SVM，v- svm，软边距svm等，支持向量可以不是训练样本吗？
浏览 1提问于2013-04-26得票数 2
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训练SVM意味着什么？
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我是新的图像processing.As我的项目我正在做的“图像分类器使用支持向量机”.I有我的最终软件的想法“我选择一些图像并给它作为我的软件的输入，它将对图像.if进行分类，我给出动物的图像，它将它适当地分类为猫或蛇。”
当我在谷歌上搜索it.it时说“首先你需要训练支持向量机”
培训支持向量机意味着什么？
在我的例子中，支持向量机的实际输入是什么？(图像分类)？
支持向量机只是一种分类器，它如何对images.Is进行分类，需要我将图像隐藏到任何特定的format?.please帮助中。
浏览 6提问于2016-02-07得票数 0
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我在工作中使用了OpenCV Haar分类器，但是我一直在阅读关于OpenCV Haar分类器是否是支持向量机的相互矛盾的报告，有人能澄清它是否使用支持向量机吗？另外，如果没有使用支持向量机，那么Haar方法比SVM方法有哪些优势？
浏览 3提问于2014-04-28得票数 2
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我用支持向量机对短语进行分类。在使用支持向量机之前，我知道我应该对短语向量进行某种规范化。一种流行的方法是TF-以色列国防军。
TF-以色列国防军得分最高的术语往往是最能描述文件主题的术语。
但这不正是支持向量机所做的吗？赋予最具代表性的条款以最高的权重？
预先多谢:-)
浏览 3提问于2014-02-16得票数 2
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当我们在非线性可分数据上训练基本支持向量机(线性核和无软边界)时，会发生什么情况？优化问题是不可行的，那么最小化算法返回什么？
浏览 0提问于2015-01-24得票数 13
2回答
我试图了解线性分类支持向量机是如何工作的(如用于的支持向量机)。我觉得我错过了一个重要的部分，恐怕我找不到一个清晰的描述来更好地理解它。我知道有现成的实现，到最后我可能会使用其中的一个，但我想了解我在做什么。
据我所知，支持向量机使用许多特征向量和正确的分类进行训练。经过训练后，支持向量机被完全定义为一组超平面(维数是特征向量的长度)，通常是很小的数目。我希望(天真地？)我训练的支持向量机是这样的：
ax >=b: 0
ax < b: 1
其中x是特征向量，ax = b是超平面。在这里我遇到了问题，因为：
我不明白在中，他们怎么会得到一个经过训练的支持向量机，这个值是1.7GB
浏览 9提问于2015-06-21得票数 0
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谁能给我一个详细的例子，说明支持向量机是如何与所有必要的数学知识一起工作的？
当我试图在互联网上搜索时，发现关于支持向量机的例子很少。
谢谢。
浏览 1提问于2012-01-02得票数 2
1回答
我尝试在python上使用支持向量机进行多类分类(我对OpenCV使用openCV )。假设我有5个班级，并且训练得很好。我已经测试过了，并且取得了很好的效果。
当来自第六类的对象进入这种分类时，问题就出现了。虽然我以前没有训练过这个班级，但为什么我得到的结果这个对象(来自第六个班级)识别为我之前训练过的班级中的一个班级的对象(它被分类为第一个班级的成员，或者第二个班级的成员)。而机器应该会说不知道它是从哪个类来的。OpenCV的支持向量机并不返回概率，它只返回类别的标签。
我有一个想法，使它成为2倍的分类。首先使用二元体分类，将所有样本作为训练集。其次，我将其归类为多类。但问题是，我应该如何
浏览 1提问于2015-05-13得票数 0
4回答
基于图数据的SVM聚类
、、、
我尝试使用支持向量机进行聚类。我有社交网络的图表数据。在我的数据中，节点之间相互连接。我想使用图邻接矩阵作为SVM的输入数据。我的SVM输入数据如下。我的主要问题是图数据中的社区检测。
是否可以使用支持向量机对图形数据进行聚类。你能给我提供一些这样做的方法吗？我是支持向量机的初学者。
1 1:0 2:1 3:1 4:1 5:1
2 1:1 2:0 3:1 4:1 5:0
3 1:1 2:1 3:0 4:1 5:0
4 1:1 2:1 3:1 4:0 5:0
5 1:1 2:0 3:0 4:0 5:0
浏览 1提问于2012-08-02得票数 2
3回答
我有一个使用KNN算法的classify.By数据集，我得到了90%的准确率，但通过使用支持向量机，我只能获得超过70%的准确率。支持向量机不比KNN好吗？我知道这可能是愚蠢的问题，但是，支持向量机的参数是什么，它将给出近乎KNN算法的近似结果。我在matlab R2008上使用libsvm包。
浏览 1提问于2013-10-17得票数 7
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线性支持向量机的预测复杂度是多少？它的分离面只是一个超平面，所以预测时间似乎不应该依赖于训练数据。同时，我了解到复杂度与支持向量的数量成正比。在训练好的分类器中保留所有这些支持向量有什么意义？
浏览 2提问于2013-04-11得票数 3
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线性判别分析( LDA )、带线性核的支持向量机和感知器是线性分类器。它们之间是否存在其他关系，例如：
通过线性支持向量机可以找到LDA所能找到的每一个决策边界。
线性支持向量机能够找到的每一个决策边界都可以用LDA来确定。
LDA可以找到的每一个决策边界都可以被感知器找到。
通过感知器可以找到线性支持向量机可以找到的每一个决策边界。
通过感知器可以找到的每一个决策边界都可以由LDA找到。
通过感知器可以找到的每一个决策边界都可以由具有线性核的支持向量机找到。
当然，总是在相同的数据上。
例如，我认为线性支持向量机可以找到比感知器更多的决策边界，这是由于松驰变量造成的。当感知器只找到一个任意的
浏览 0提问于2017-05-08得票数 3
1回答
我试图创建一个汽车车牌识别系统，使用OpenCV (C++)。我已经在上看到了GitHub，但我想使用支持向量机，而不是K近邻或人工神经网络。
我只训练了两个类别(正或负)的支持向量机，那么我如何训练汽车牌照上的字符分类？
我有22个符号(Y是最后一个符号)(即22个类)，我应该创建一堆二进制SVM吗？例如支持向量机(0，1)，支持向量机(0，2)....SVM(Y，0)，支持向量机(Y，1)
如果是这样的话，我如何将所有这些文件合并成一个，以便在识别中使用它？
浏览 3提问于2015-02-04得票数 1
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我有一个在MATLAB中训练的支持向量机模型(使用了6个特性)，为此我有：
支助向量337 x6
阿尔法337 x 1
偏向
核函数：@rbf_kernel
核函数Args = 0.9001
GroupNames 781x1
支持向量指数337 x1
刻度数据包含：
移位1 x 6
比例尺因数1x6
以上都是我能够在python中加载的数据。
现在，我想在python中使用这个模型，而不需要再培训，以便在python中执行分类。特别是，我想用MATLAB生成的支持向量在python中创建一个支持向量机模型。
有可能吗？多么?任何帮助都将
浏览 0提问于2017-03-21得票数 2
1回答
支持向量机的C++数据
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我将使用openCV (C++)支持向量机(Support)进行分类。但有个问题：
特征向量非常大(每个特征向量有1890000个元素)，我有超过10000个特征向量来训练支持向量机。如何在没有经验记忆问题的情况下操作特征向量或使用它们？
浏览 4提问于2014-04-08得票数 2
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我有一个关于SVM MATLAB工具箱2009 b的问题！问题是：
如何在MATLAB工具箱2009 b中训练支持向量机分类器对多类数据集进行分类？
我只想使用MATLAB工具箱，所以如果有方法实现它，请回答它。例如，下面的代码用于分类两类数据集：
svmtrain( training data, ...
labels of training data, ...
'Kernel_Function', ...
'rbf',
浏览 2提问于2012-01-29得票数 1
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R用于计算单类支持向量机的算法是什么？这是函数
e1071::svm(..., type=one-classification, ...)
我发现了非常好的博客，作者写了两种算法的单类支持向量机。上面提到的函数使用哪一种？
浏览 4提问于2019-10-12得票数 1
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我已经实现了多类支持向量机的一对一方法。我想使用非标准支持向量机模型，这是提出的一种新的扩展，称为加权支持向量机。
你知道如何计算每个分类器λj的权重吗？
浏览 3提问于2017-10-22得票数 0
6回答
我目前正在为文本文章设计一个推荐系统(一个“有趣”或“不感兴趣”的二进制例子)。我的一个规范是，它应该不断更新，以适应不断变化的趋势。
据我所知，最好的方法是使用支持增量/的机器学习算法。
像Perceptron和Winnow这样的算法支持在线学习，但我对支持向量机并不完全肯定。scikit- learning python库支持在线学习吗?如果支持，那么支持向量机是可以利用它的算法之一吗？
显然，我并不完全依赖于使用支持向量机，但由于它们的全面性能，它们通常是二进制分类的最佳算法。我愿意最终改变到最适合的地方。
浏览 0提问于2014-04-14得票数 58
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5回答
人工神经网络( ANN )和支持向量机( SVM )是两种常用的监督机器学习和分类策略。对于某个特定的项目，通常不清楚哪种方法更好，而且我确信答案总是“它取决于”。通常，两者和贝叶斯分类的结合使用。
关于ANN和SVM，这些关于堆栈溢出的问题已经被问到了：
在这个问题中，我特别想知道ANN (特别是多层感知器)的哪些方面可以使它比支持向量机更适合使用？我之所以问这个问题，是因为它很容易回答相反的问题:支持向量机通常优于ANN，因为它们避免了ANNs的两个主要弱点：
(1) ANNs往往收敛于局部极小，而不是全局极小值，这意味着它们本质上有时会“错过大局”(或失去树木的森林)。
(2)如果
浏览 2提问于2012-07-24得票数 393
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我希望使用从图像中生成特征，我将进一步使用这些特性来训练我的支持向量机来解决情感识别问题。请提供一个详细的过程，说明如何在python中编写一个脚本，它可以使用生成我可以直接输入支持向量机的特性。
浏览 7提问于2016-11-09得票数 1
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4回答
在一个特定的应用程序中，我需要机器学习(我知道我在本科学过的东西)。我用支持向量机解决了问题。工作很好。
现在我需要改进系统。问题是
我每周都会得到更多的训练例子。现在，系统开始使用更新的示例(旧示例+新示例)进行新的培训。我想让它成为渐进的学习。使用以前的知识(而不是以前的例子)和新的例子来获得新的模型(知识)。
对，我的训练例子有3节课。因此，每个训练例子都被纳入了这三个类别中的一个。我想要“未知”类的功能。任何不符合这三个类别的东西都必须标记为“未知”。但我不能把“未知”作为一个新的类，并为此提供例子。
假设实现了“未知”类。当类是“未知”时，应用程序的用户输入他认为类可能是
浏览 1提问于2010-08-10得票数 28
1回答
我的模型基于以下教程：
在最后阶段，使用神经网络从CNN中提取特征。我想在最后一层使用支持向量机。我如何将它添加到我现有的模型中？
在一些论文中，支持向量机似乎比神经网络更好地作为CNN的最后一层，因此我想尝试它们以提高模型的准确性。支持向量机也可以用于神经网络不足的一类分类，最终需要一个分类器，因此需要在CNN中加入一个支持向量机。
请帮帮忙
浏览 7提问于2015-06-22得票数 1
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我正在尝试在Weka中使用SVM分类器。我下载了weka-3-7-13版本当我单击分类器选项卡时，支持向量机不在列表中。
如何在这个工具中使用SVM？请帮我解决这个问题。
浏览 2提问于2015-12-28得票数 5
在“频带”边缘的数据点，在分隔符周围，使得频带外的所有数据点都是多余的，被称为什么？请找出选择
支持向量
支持向量机
最大边距
支持向量分类器
浏览 0提问于2019-04-03得票数 0
针对一个分类问题，利用R中的SVM软件包建立了SVM模型。我的准确率只有87%。但随机森林的产量约为92.4%。
fit.svm<-svm(modelformula, data=training, gamma = 0.01, cost = 1,cross=5)
想要用升压来调整这个支持向量机模型。有人能帮我调一下这个支持向量机模型吗？
我能为支持向量机方法提供的最佳参数是什么？
支持向量机模型的引导示例。
浏览 1提问于2015-03-10得票数 0
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