One-Class

paper 30 ：libsvm的参数说明

English:libsvm_options:-s svm_type : set type of SVM (default 0)0 -- C-SVC1 -- nu-SVC2 -- one-class SVM3
南君·2016-02-26 14:00

异常检测用几种方法

在污染的数量已知的情况下，下面的例子介绍了执行野点和异常检测的两种不同方式： 基于协方差的稳健估计，假设数据是高斯分布的，那么在这样的案例中执行效果将优于One-Class SVM； 利用One-Class
·2015-11-11 01:34

LIBSVM用法

其中的参数设置如下： options: -s svm_type : set type of SVM (default 0) 0 -- C-SVC 1 -- nu-SVC 2 -- one-class
·2015-11-07 09:12

基于One-Class的矩阵分解方法

  在矩阵分解中，有类问题比较常见，即矩阵的元素只有0和1，对应实际应用中的场景是：用户对新闻的点击情况，对某些物品的购买情况等。基于graphchi里面的矩阵分解结果不太理想，调研了下相关的文献，代码主要实现了基于PLSA的分解方法，详细请参考后面的参考文献 #!/usr/local/bin/python#-*-coding:utf-8-*-importsysimportmathimportnu
xyl520·2014-07-25 20:00
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