Блог

Я хочу применить SVM к удалению аудиоданных. Я извлекаю различные функции из речевого сигнала. После уменьшения размера этой матрицы я все еще получаю функции в форме matix. Кто-нибудь может мне помочь относительно форматирования данных, должен ли я преобразовать матрицу объектов в вектор строк? Могу ли я присвоить одну и ту же метку каждой строке одной матрицы признаков и другую метку строкам другой матрицы?

Немного двусмысленный вопрос, но позвольте мне попытаться решить вашу проблему. Для выбора функции вы можете использовать метод фильтра, метод оболочки и т.д. Одним из наиболее часто используемых методов является анализ основных компонентов. Выбрав нужную функцию, вы можете напрямую передавать их в классификатор. В вашем случае, я полагаю, вы получаете представление ваших обучающих данных с меньшим размером (например, если вы использовали SVD). В этом случае все в порядке, теперь вы можете использовать это для классификации SVM.

Что вы имели в виду, добавляя метку в матрицу объектов? Вы можете добавлять метки к обучающим экземплярам, а не к функциям. Я предполагаю, что вы говорите об отдельной матрице для каждой из меток классов. Если это так, да, вы можете использовать как хотите, но помните, что это зависит от дизайна модели.