原文:LIBSVM用法

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:

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初步体验libsvm用法3(matlab实例)

  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 ...

Tue Jun 05 00:45:00 CST 2012 3 18368
初步体验libsvm用法1(官方自带工具)

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 ...

Thu Apr 12 22:57:00 CST 2012 6 18336
初步体验libsvm用法2(matlab下安装使用)

  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 ...

Sun Jun 03 04:26:00 CST 2012 4 8936
LIBSVM与LIBLINEAR

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. ...

Sat Nov 28 01:57:00 CST 2015 1 3404
Anaconda 下libsvm的安装

Anaconda下libsvm的安装:   (1)进入该网站(https://www.lfd.uci.edu ...

Tue Sep 11 05:14:00 CST 2018 0 2334
python 读取libsvm文件

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 ...

Mon Feb 05 23:18:00 CST 2018 0 2737
LibSVM for Python 使用

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 ...

Tue Mar 29 00:07:00 CST 2016 2 20588
LibSVM格式简介

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 ...

Sun Jun 16 00:40:00 CST 2019 0 1387
 
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