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