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我在使用matlab配置支持向量机的工具包时，用matlab打开libsvm-master文件夹（工具包是GitHub上找的官方版），先是mex -setup配置C编译器，得到下面的结果 之后命令行
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我要做一个java的web应用，检测用户有没有患乳腺癌，想问一下java里有没有包能实现随机森林和支持向量机啊
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问题：利用matlab2018a运行SVM时，提示错误使用 plot ；向量长度必须相同。 出错 main (line 68) plot(1:length(test_label),predict_la
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本人有一个支持向量机代码的包，本人可讲解该包的理论需要一个会编写matlab程序的帮我讲解一下并处理一下错误下面是代码，价钱可商量
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opencv 使用SVM时 选用Linear核会有支持向量 但是选用RBF核时支持向量为零 ， 是RBF本来就不存在支持向量吗？
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初学svm算法，我在matlab上用libsvm做多输入单输出预测，输入为10种特征值，出来的预测数据是同一个值，麻烦各位帮忙看一下问题出在哪里，应该怎么修改？非常感谢！ 主要程序如下：close a
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问题遇到的现象和发生背景 只有断路器振动信号，已经通过小波包分析提取出特征信号值。但，缺少寿命测试数据。无论是bp神经网络，灰色预测，svm回归预测都需要输出才行，我现在只有输入量，请问还有什么办法能
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请教一下关于支持向量聚类的问题，我对用邻接矩阵标识簇的部分不太理解，支持向量都在超球体表面，那么它们的连线不都在超球内部吗，为什么会被分为不同的连通分量呢？ 附：支持向量聚类算法：
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问题遇到的现象和发生背景： 运行车牌识别的qt程序，基于opencv，debuger显示SVM报错。 问题相关代码，请勿粘贴截图 void svm_train(CvSVM & s
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用fitcsvm二分类拟合失败，得到的score均是NAN，就算更改数据，预测出来的标签都是负类，准确率不会随着数据的变化而变化。 model = fitcsvm(P_train,T_train,'C
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matlab如何使用LSSVM工具包实现故障诊断的分类，类似于和下列图片相同，下列图片是使用SVM实现的故障诊断分类？
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各位好，在学习支持向量时发现：拉普拉斯核（Laplacian Kernel），ANOVA核（ANOVA Kernel），二次有理核（Rational Quadratic Kernel），多元二次核（M
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现在在用scikitlearn做支持向量机回归，然后想用各种智能优化算法求解超参数，调用了scikit-opt智能优化算法库，跑不出来，迭代次数设置2次都跑不出来。然后重启jupyter notebo
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在写svm时 这行代码有问题，一到这就报错。错误类型为：fs.isOpened() in function 'load'有知道是什么原因嘛？非常感谢！
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问题遇到的现象和发生背景 线性可分三分类支持向量机会产生三个分类平面吗？如果有三个分类平面的话每个自变量都会有三个系数，那么该如何求每个自变量的权重？ 问题相关代码，请勿粘贴截图 运行结果及报错内容
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代码在jupyter上跑的非常慢，并且输出的测试准确率很低，要怎么优化代码呢？ import os import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import
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需要将提供的数据集和测试集用来调试，主要想采用（https://blog.csdn.net/weixin_41738030/article/details/100130638）这位楼主的实现方法，但如
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请问svr训练集精度还行，但是测试集精度低，是否与输入输出的相关性有关。因为分别计算训练集与测试集的相关性，竟然一个是正相关一个是负相关。会不会就是这个导致的测视集误差大呢？
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R语言支持向量机分类以后，类别里面的圆圈和叉号代表什么？分类错误率为0.01，本来以为叉号是分类错误的，但是错误率又这末低
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最近在用SVR做预测，用到网格搜索进行参数寻优。但是有一点不明白的地方：由于数据集随机划分等，每一次运行寻找到的参数并不是确定的，只是确定几组合适的参数范围，即每次都要在这个范围里寻优。那最终呈现的模
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以下是代码的内容，初学者对于软件的使用和代码的理解还不够透彻，希望能得到指点
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完全没有头绪 求帮助 给定一个数据集，数据集有11个字段字段一表示 id字段2-10表示特征字段11表示种类：2为良性，4为恶性，具体如下： 1. Sample code number
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当我想要计算hog的时候可以写hog = cv2.HOGDescriptor((128,128), (16,16), (8,8), (8,8), 9)但我想要改变hog的winsize，会报错。 ho