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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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例如，我拥有一个[1010]的训练集，每一列有十个特征我想通过其中某一个特征来对整个训练集进行分类常规方法是通过特征提取或特征选择将训练集变为[101]之后在进行SVM分类能否有一种方法在基于训练集不
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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
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数据共28组，10个自变量，一个因变量，网上其他代码无法运行或者运行有问题，因论文需要进行建模训练预测，求大神的帮助