【问题标题】:Can I use SVM for similarity matching我可以使用 SVM 进行相似性匹配吗
【发布时间】:2015-10-12 00:56:31
【问题描述】:

假设我使用一些方法从两个样本中提取了两个特征向量,我想比较这两个特征向量来预测它们是来自同一类还是不同类。我可以为此目的使用 SVM 吗?据我了解,SVM 用于接受一个输入(现在我有两个)并预测它是否属于一个特定的类。我不知道如何使用它进行相似度测量。

余弦距离或欧几里得距离等简单方法已经过测试,但性能很差。因此,如果您有任何建议,我只想尝试一些学习方法,例如 SVM、NN 或其他。谢谢!

【问题讨论】:

  • 请发布您编写的代码,即使性能很差,也可能有助于人们理解您的问题。
  • 您可以使用一个样本来生成训练数据。但是如果没有任何关于相似性的想法,这将很难......

标签: machine-learning svm similarity


【解决方案1】:

是的,他们可以 - 您正在描述一个新的分类问题。您的输入现在只是以前的两倍(两个特征向量连接在一起),并且类标签是“相同”和“不同”。

ie:对于两个不同的输入,您的特征向量可能是 [a, b] 和 [x, y],现在您有一个特征向量 [a, b, x, y]。请注意,您可能还想在 [x, y, a, b] 这样的对上进行训练,因为任何一种方式都应该产生正确的分类。

您还可以查看制作功能的不同方法,有多种选择。还有其他表达问题的方法。

【讨论】:

  • 谢谢!看起来很合理,我会尝试一下。
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