本次所讲的是libsvm在matlab中的2个应用实例,是本学期模式识别的2个编程作业题。 一、16棋盘格数据分类 试验目的:产生16棋盘的训练数据,用svm训练出一个模型,然后对新来的样本进行分类预测。 试验说明: 训练数据样本数为1600个,即每个格子中随机产生100 ...
svm train用来从样本数据中训练出用来判定的规则,其中的参数设置如下: 如果不知道各种参数之间的区别也不会玩的开心,首先来看 s参数的含义: C SVC对应的原问题是: 它的对偶问题如下: 对应的决策函数为: nu CVS对应的原问题是: 它的对偶问题为: 它的决策函数是: one class SVM原始问题是: 对偶问题为: 判定函数: epsilon SVR的原型为: 它的对偶问题为: ...
2012-10-23 23:36 1 2644 推荐指数:
本次所讲的是libsvm在matlab中的2个应用实例,是本学期模式识别的2个编程作业题。 一、16棋盘格数据分类 试验目的:产生16棋盘的训练数据,用svm训练出一个模型,然后对新来的样本进行分类预测。 试验说明: 训练数据样本数为1600个,即每个格子中随机产生100 ...
在机器学习和模式识别领域,svm理论使用得很广泛,其理论基础是统计学习,但是如果我们的研究方向不是svm理论,我们只是利用已有的svm工具来对我们的任务进行分类和回归,那么libsvm是一个不错的选择。 那么libsvm到底怎么使用呢?研究了一下,发现使用起来不是很复杂 ...
在前面的博文《初步体验libsvm用法1(官方自带工具)》:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/04/12/2443993.html 中已经初步介绍了使用官方自带的svm几个exe文件来可视化操作分类问题,但是在实际编程中,svm ...
对于多分类问题以及核函数的选取,以下经验规则可以借鉴: 如果如果特征数远远大于样本数的情况下,使用线性核就可以了. 如果特征数和样本数都很大,例如文档分类,一般使用线性核, LIBLINEAR比LIBSVM速度要快很多. 如果特征数远小于样本数,这种情况一般使用RBF. ...
Anaconda下libsvm的安装: (1)进入该网站(https://www.lfd.uci.edu ...
以下三种方式 对于需要循环多次调用方法的,可以使用缓存,需要注意的是,缓存不能直接加在yiled函数上 ...
经历手写SVM的惨烈教训(还是太年轻)之后,我决定使用工具箱/第三方库 Python libsvm的GitHub仓库 LibSVM是开源的SVM实现,支持C, C++, Java,Python , R 和 Matlab 等, 这里选择使用Python版本。 安装LibSVM ...
对于训练或预测,XGBoost采用如下格式的实例文件: train.txt 每行代表一个实例,第一行'1'是实例标签,'101'和'102 ...