SVM分类结果全是同一类

转载自:http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/8152390 1.问题描述 做关系抽取就是要从产品评论中抽取出描述产品特征项的target短语以及修饰该target的opinion短语,在opinion mining里面属于很重要的task,很多DM.NLP相关的paper在做这方面的工作.基本的思路是: (1)从sentence的parse tree(比如stanford parser)中选取候选target结点和候选opinion结点,然

今天整理资料时,发现了在学校时做的这个实验,当时整个过程过重偏向依赖分类器方面,而又很难对分类器本身性能进行一定程度的改良,所以最后没有选用这个方案,估计以后也不会接触这类机器学习的东西了,希望它对刚入门的人有点用. SVM比较适合高维数据的二分类,本来准备对语音特征直接用SVM进行二分类,但是发现样本数据比较多,训练的2天都没有出收敛,最后想用VQ聚类的方法先抽取出具有代表性的语音,但是用这些代表性的训练集训练SVM分类器,效果还可以,用了一个下午就收敛了.识别结果还行,比较差的情况下,也有8

如下介绍DCT.灰度图及DWT分别对正常及翻拍的特征提取,并将其用于SVM训练模型及对新数据的预测.根据不同方式数据的翻拍检测实验结果可得出鲁棒性DWT>DCT>灰度图. 一.DCT特征: 1. 从DCT特征图发现特征 对JPG的二次压缩存在明显的特征(二次压缩导致在左上角的连续区域外出现非0即非黑的像素点) 正常: 翻拍: 2. 提取DCT分类的特征 从DCT特征图里分别从横向纵向分相同区域提取分类特征(对区域里存在非0像素点的设为1不存在的设为0) 3. 实验结果 改变图片尺寸及降低图片质

SVM-支持向量机 SVM(Support Vector Machine)-支持向量机,是一个功能非常强大的机器学习模型,可以处理线性与非线性的分类.回归,甚至是异常检测.它也是机器学习中非常热门的算法之一,特别适用于复杂的分类问题,并且数据集为小型.或中型的数据集. 这章我们会解释SVM里的核心概念.原理以及如何使用. 线性SVM分类 我们首先介绍一下SVM里最基本的原理.这里先看一张图: 这个是Iris数据集中的部分数据,可以看到这两个类别可以由一条直线很简单地直接分开(也可以说它们是线性可

支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本.非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10].    支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的,根据有限的样本信息在模型的复杂性(即对特定训练样本的学习精度,Accuracy)和学习能力(即无错误地识别任意样本的能力)之间寻求最佳折衷,以期获得最好的推广能力[14](或称泛化能力). 以

? ? 引言 ? ? 自己之前做认证分析的时候,存在一个问题就是需要把一个用户的数据作为合法用户,将其余用户的数据作为非法用户,那么这样的话分类结果就会存在数据偏斜问题,虽然自己采取的方法是从所有非法用户中随机抽取与合法用户样本数差不多的非法样本数输入进分类器,但自己也想了解一下如何解决这种数据偏斜问题,找到的方法记录如下 ? ? 问题描述 ? ? 参与分类的两个类别样本数量差异很大,比如说正类有10,000个,负类只有100个 ? ? 由于负类样本较少,算出的分类面会偏向于负类方向 ? ? 解

libsvm 多分类 cmd ='-c 1.3195 -g 0.00097656'; 参数固定和不固定效果基本一样 正确率才66% 年前实验都做到93%了,过完年太久才拿到数据,居然忘记怎么做的了-_-|| 现在重新试 查了网上说要数据归一化0,1,试了正确率是0%-_-|| 郁闷... 原文地址:https://www.cnblogs.com/minniebest/p/12681045.html

采用鼠标事件,手动选择样本点,包括目标样本和背景样本.组成训练数据进行训练 1.主函数 #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; using namespace cv::ml; Mat img,image; Mat targetData, backData; bool flag = true; string wdname = "image"; voi

转摘自http://www.cnblogs.com/denny402/p/5032839.html opencv3中的ml类与opencv2中发生了变化,下面列举opencv3的机器学习类方法实例: 用途是opencv自带的ocr样本的分类功能,其中神经网络和adaboost训练速度很慢,效果还是knn的最好: 1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 using namespace std; 4 using n