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小然同學(xué)金蟲 (小有名氣)
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[求助]
求助生物信息學(xué)方向的蟲友，svm-scale的問題
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蟲友們。svm-scale中為什么不能對一條數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化��？？我是新手。只能按步驟用SVM。謝謝大家。勿笑我 |
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而且要牢記這里引用SVMLIB TUTORIAL的一句話：Please keep in mind that testing data and training data MUST BE SCALED IN SAME RANGE. Don't forget to scale your testing data before you predict. We can't specify testing training data file together and scale them in one command, that's why svm-scale not so easy to use now. 也就是說testing data 和 training data要一起scale，而 svm-scale 最難用的地方就是沒辦法指定 testing data/training data(不同檔案)，先把兩個文件合并然后一起scale，結(jié)果文件出來以后再拆分。 |
3樓2012-03-14 12:46:31
【答案】應(yīng)助回帖
★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
感謝參與，應(yīng)助指數(shù) +1
小然同學(xué)(金幣+8): ★★★很有幫助, 謝謝 2012-03-13 22:04:32
感謝參與，應(yīng)助指數(shù) +1
小然同學(xué)(金幣+8): ★★★很有幫助, 謝謝 2012-03-13 22:04:32
| 對所有的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一歸一化就等于把所有的特征都置于一個平等的位置上，他是為了盡可能的減少某個特征取值范圍的數(shù)量級對模型產(chǎn)生的噪聲影響，有時也會方便在模型訓(xùn)練階段剔除一些對分類或回歸沒什么貢獻的特征，從而達到減化模型復(fù)雜度的效果。若只針對一個特征項的數(shù)據(jù)做歸一化，那么歸一化也就沒有了意義，因為歸一化本來就是針對所有樣本數(shù)據(jù)的所有特征來說的操作。 |
2樓2012-03-13 19:54:54
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