原文:LIBSVM用法

svm train用來從樣本數據中訓練出用來判定的規則,其中的參數設置如下: 如果不知道各種參數之間的區別也不會玩的開心,首先來看 s參數的含義: C SVC對應的原問題是: 它的對偶問題如下: 對應的決策函數為: nu CVS對應的原問題是: 它的對偶問題為: 它的決策函數是: one class SVM原始問題是: 對偶問題為: 判定函數: epsilon SVR的原型為: 它的對偶問題為: ...

2012-10-23 23:36 1 2644 推薦指數:

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初步體驗libsvm用法3(matlab實例)

  本次所講的是libsvm在matlab中的2個應用實例,是本學期模式識別的2個編程作業題。 一、16棋盤格數據分類 試驗目的:產生16棋盤的訓練數據,用svm訓練出一個模型,然后對新來的樣本進行分類預測。 試驗說明: 訓練數據樣本數為1600個,即每個格子中隨機產生100 ...

Tue Jun 05 00:45:00 CST 2012 3 18368
初步體驗libsvm用法1(官方自帶工具)

在機器學習和模式識別領域,svm理論使用得很廣泛,其理論基礎是統計學習,但是如果我們的研究方向不是svm理論,我們只是利用已有的svm工具來對我們的任務進行分類和回歸,那么libsvm是一個不錯的選擇。 那么libsvm到底怎么使用呢?研究了一下,發現使用起來不是很復雜 ...

Thu Apr 12 22:57:00 CST 2012 6 18336
初步體驗libsvm用法2(matlab下安裝使用)

  在前面的博文《初步體驗libsvm用法1(官方自帶工具)》:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/04/12/2443993.html 中已經初步介紹了使用官方自帶的svm幾個exe文件來可視化操作分類問題,但是在實際編程中,svm ...

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

對於多分類問題以及核函數的選取,以下經驗規則可以借鑒: 如果如果特征數遠遠大於樣本數的情況下,使用線性核就可以了. 如果特征數和樣本數都很大,例如文檔分類,一般使用線性核, LIBLINEAR比LIBSVM速度要快很多. 如果特征數遠小於樣本數,這種情況一般使用RBF. ...

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

Anaconda下libsvm的安裝:   (1)進入該網站(https://www.lfd.uci.edu ...

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

以下三種方式 對於需要循環多次調用方法的,可以使用緩存,需要注意的是,緩存不能直接加在yiled函數上 ...

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

經歷手寫SVM的慘烈教訓(還是太年輕)之后,我決定使用工具箱/第三方庫 Python libsvm的GitHub倉庫 LibSVM是開源的SVM實現,支持C, C++, Java,Python , R 和 Matlab 等, 這里選擇使用Python版本。 安裝LibSVM ...

Tue Mar 29 00:07:00 CST 2016 2 20588
LibSVM格式簡介

對於訓練或預測,XGBoost采用如下格式的實例文件: train.txt 每行代表一個實例,第一行'1'是實例標簽,'101'和'102 ...

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