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本文目录一览：
- 1、matlab中用svm如何做多类别分类(r2013a)?
- 2、请问python中如何把svm分类输出转化为后验概率?想试试svm sigmoid,求...
- 3、fisher算法怎么实现多个类样的分类,我怎么感觉fisher算法只能做两个类...
- 4、如何用libsvm进行多标签分类
- 5、如何将txt格式数据里的每个冒号以及冒号前的数字都去掉,并导入matlab...
matlab中用svm如何做多类别分类(r2013a)?
1、你好！1 v 1 实现的多分类（一对一法（one-versus-one，简称1-v-1 svms）。）libsvm中的多类分类就是根据这个方法实现的。2 在工具箱里面可以找到 svmtrain 3 看视频。
2、首先双击桌面matlab图标，打开matlab软件。然后在打开的软件中，点击左上角新建m文件。然后输入如图所示的代码。最后点击运行程序，即可输出两幅图像像素点。
3、好像是吧？当多分类的时候还要改成1v1的，然后再去投票决定，挺麻烦的。但是大家一般用台湾大学林智仁的libsvm，而不用matlab自带的svm工具箱。libsvm工具包是可以进行多分类的，操作也很简单。
请问python中如何把svm分类输出转化为后验概率?想试试svm sigmoid,求...
1、线性分类器，在平面上对应直线；非线性分类器，在平面上对应曲线。硬间隔对应于线性可分数据集，可以将所有样本正确分类，也正因为如此，受噪声样本影响很大，不推荐。
2、（1）lr 与 svm 都是分类算法； （2）lr 与 svm 都是监督学习算法； （3）lr 与 svm 都是判别模型； （4）关于判别模型与生成模型的详细概念与理解，笔者会在下篇博文给出，这里不详述。
3、第一种交叉熵函数的形式为：下图举例说明：第二种交叉熵损失函数形式：这种形式主要是针对于二分类的情况，二分类模型最后通常会通过 sigmoid 函数输出一个概率值。这里只是将两种情况（标签为0和1的时候）整合在一起。
4、svm支持向量积 神经网络贝叶斯概率可以用来解决“逆概”问题，“正向概率”问题是指比如说，一个袋子中我们已知有2个白球，3个黑球，那么一次随机摸球活动，我们摸到黑球的概率是多少。
fisher算法怎么实现多个类样的分类,我怎么感觉fisher算法只能做两个类...
1、建立模型的方式不同。fisher判别分析是一种基于统计学原理的线性分类方法，通过寻找最佳投影方向，将原始特征空间映射到一个新的低维度特征空间中，并在新的特征空间中寻找一个最优决策面来进行分类。
2、fisher判别方法的主要特点是先对数据进行投影然后再利用距离进行判别。
3、导入数据：首先需要导入需要分类的数据，数据需要是二维的。计算两个类别的均值向量：分别计算两个类别的所有样本点的均值向量。
4、距离判别、贝叶斯判别和费舍尔判别是三种常见的分类算法。距离判别是一种基于距离度量的分类方法，它通过计算样本点与各个类别中心点之间的距离，将样本划分到距离最近的那个类别中。
5、则线性加权和又可看作各样本向量在向量w上的投影。显然样本集中向量投影的分布情况与所选择的w向量有关，如何根据实际情况找到这条最好的、最易于分类的投影线。这就是fisher法要解决的基本问题。
6、数据分布假设：马氏判别法和fisher判别法对数据的分布假设不同。马氏判别法假设数据符合多元正态分布，而fisher判别法则不对数据分布作出明确的假设。样本不平衡：样本在不同类别之间的分布不平衡，可能会导致结果不一致。
如何用libsvm进行多标签分类
实现的多分类（一对一法（one-versus-one，简称1-v-1 svms）。）libsvm中的多类分类就是根据这个方法实现的。2 在工具箱里面可以找到 svmtrain 3 看视频。
比如uci数据集中的yeast数据，它有14个类别，每个样本都包含多于一个的label，请教大家。
当然可以。就像二类那样操作就可以。一点区别都没有。只是多类与二类的原理需要自己琢磨，虽然本质上是一样的，但实现方法稍有不同。libsvm已经把多类问题解决了。
挺麻烦的。但是大家一般用台湾大学林智仁的libsvm，而不用matlab自带的svm工具箱。libsvm工具包是可以进行多分类的，操作也很简单。
-c bestc -g bestg)；后来按照作者的改成cmd = [-c ，num2str(bestc)， -g ，num2str(bestg)]；model = svmtrain(train_label，train_data，cmd)；就没有问题了。
one-class svm）、e-支持向量回归（e-svr）和v-支持向量回归（v-svr）问题。
如何将txt格式数据里的每个冒号以及冒号前的数字都去掉,并导入matlab...
1、首先，这里举例自己先制作一个txtde 文本文件，如下面页面的内容。将文本文件放入matlab的工作路径，方便读取操作。例如，如果我的文本文件在桌面上，我可以将matlab的工作路径更改为桌面。
2、你把他全部复制，然后粘贴到word文档里，再点击表格，转换为表格，选择冒号作为分割界限。然后删除列。把123什么的列删除了。
3、先来看看txt文档中保存的数据结构，如图所示，数据之间用空格隔开，这种结构是比较理想的。可以直接导入。或者数据之间用逗号、分号、tab符号等等，都算作比较理想的。
4、当文件中既包含字符串又包含数值，而且数值长度个数不一时，可以使用importdata命令。注意读取的数值矩阵列数以文件中数值第一行的列数为标准。