Tag: accord.net

具有动态时间扭曲内核的SVM返回错误率大于0

我在研究中使用Accord.net。 我有一个可变大小的矢量序列作为输入，所以我使用DynamicTimeWarping作为MulticlassSupportVectorMachine的内核。 IKernel kernel = new DynamicTimeWarping(dimension); var machine = new MulticlassSupportVectorMachine(0, kernel, 2); // Create the Multi-class learning algorithm for the machine var teacher = new MulticlassSupportVectorLearning(machine, inputs.ToArray(), outputs.ToArray()); // Configure the learning algorithm to use SMO to train the // underlying SVMs in each of the binary class subproblems. teacher.Algorithm = (svm, classInputs, […]

使用C＃和“Accord.NET”进行非线性支持向量回归

在Accord中，我应该使用C＃进行非线性向量回归？ 谢谢（traininginputs double [] []和trainingoutput double [] NOT int []）

用于多维解决方案优化/预测的AI算法

我有6个int参数，范围从0到100 数字的总组合为100 ^ 6，每个组合给出的结果大约为100。 从-10000到100000甚至更多。 Input data example: MySimulation (57, 78, 20, 10, 90, 50) = 300 <- Best Result MySimulation (50, 80, 10, 90, 35, 8) = 200 MySimulation (4, 55, 40, 99, 40, 50) = -50 <- Worst Result 结果越高，数字组合越好，我已经有了计算结果，我只需要AI来找到更好的数字组合，从而得到更高的结果。 Output data example: 55, 70, 25, 15, 95, 52 <- Let's say these […]

在没有PCA的多类svm中找到正确的function

我正在使用多类svm（一对一），3个类对用户进行分类。 在二进制中，我将能够绘制不同训练集的超平面方程中每个特征的权重分布。 在这种情况下，我真的不需要PCA来看到超平面的稳定性和特征的相对重要性（重新集中的中心顺便说一句）。 在多类svm中会有什么选择，因为对于每个训练集，你有3个分类器，你根据三个分类器的结果选择一个类（它已经是什么？出现最大次数的类或更大的判别式？无论哪个都没关系在这里）。 任何人都有一个想法。 如果重要的话，我正在用Accord写C＃。 谢谢 ！

简单的accord.net机器学习例子

我是机器学习的新手， accord.net （我代码C＃）。 我想创建一个简单的项目，我在其中查看振荡的简单时间序列数据，然后我希望accord.net学习它并预测下一个值将是什么。 这就是数据（时间序列）应该是这样的： X – Y. 1 – 1 2 – 2 3 – 3 4 – 2 5 – 1 6 – 2 7 – 3 8 – 2 9 – 1 然后我希望它预测以下内容： X – Y. 10 – 2 11 – 3 12 – 2 13 – 1 14 – 2 15 […]