<div dir="ltr"><div><div><div><div>Hello Pymvpa, <br><br></div>I have questions regarding the one-class svm implementation:<br>SVM(svm_impl='ONE_CLASS')<br></div>when training on a dataset of small size (where there might not be any structure) the call to train often hangs forever.<br></div><div>When I create a random dataset with the same dimensions, or if I replace the content of the sample array with random, it runs smoothly.<br></div><div>I checked in my dataset and there are no nans or infs.<br></div>Could this be just the distribution of the data that causes this to hang?<br></div><div><br></div><div>I know that this problem is due to LibSVM but I wanted to confirm that it is the last version that is included in PyMVPA.<br><br></div><div>Thanks.<br></div><div></div><div><div><div><div><div><div><div><br>-- <br><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div><font size="1">Basile Pinsard<br></font></div><i><font size="1">PhD candidate, <br></font></i></div><font size="1">Laboratoire d'Imagerie Biomédicale, UMR S 1146 / UMR 7371, Sorbonne Universités, UPMC, INSERM, CNRS</font><br><font size="1"><span><span style="color:rgb(51,51,51)"><span style="font-family:Arial,serif"><span lang="en-GB"><i>Brain-Cognition-Behaviour Doctoral School </i></span></span></span><span style="color:rgb(51,51,51)"><span style="font-family:Arial,serif"><span lang="en-GB"><b>, </b>ED3C<b>, </b>UPMC, Sorbonne Universités<br>Biomedical Sciences Doctoral School, Faculty of Medicine, Université de Montréal <br></span></span></span></span></font><font size="1">CRIUGM, Université de Montréal</font><br></div></div></div></div>
</div></div></div></div></div></div></div></div>