轉自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d7c97a00101bwz1.html 本文主要介紹了SVM工具箱中svmtrain和svmpredict兩個主要函數: (1)model= svmtrain(train_label, train_matrix ...
model svmtrain train label, train matrix, libsvm options 其中: train label表示訓練集的標簽。 train matrix表示訓練集的屬性矩陣。 libsvm options是需要設置的一系列參數,各個參數可參見 libsvm 參數說明.txt ,里面介紹的很詳細,中英文都有的。如果用回歸的話,其中的 s參數值應為 。 model ...
2016-11-14 09:28 0 6825 推薦指數:
轉自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d7c97a00101bwz1.html 本文主要介紹了SVM工具箱中svmtrain和svmpredict兩個主要函數: (1)model= svmtrain(train_label, train_matrix ...
SVMtrain的參數c和g的優化 在svm訓練過程中,需要對懲罰參數c和核函數的參數g進行優化,選取最好的參數 知道測試集標簽的情況下 是讓兩個參數c和g在某一范圍內取離散值,然后,取測試集分類准確率最佳的參數 不知道測試集標簽的情況下 ...
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 ...
2022.3.15 星期二 太多了,自己多跑跑數據,改改代碼就眼熟了。記錄一下免得每次找。 一、參數 1. 讀取 libsvmread函數可以讀取以LIBSVM格式存儲的數據文件。 [label_vector, instance_matrix] = libsvmread ...
以前接觸過libsvm,現在算在實際的應用中學習 LIBSVM 使用的一般步驟是: 1)按照LIBSVM軟件包所要求的格式准備數據集; 2)對數據進行簡單的縮放操作; 3)首要考慮選用RBF 核函數; 4)采用交叉驗證選擇最佳參數C與g ...
[預測標簽,准確率,決策值]=svmpredict(測試標簽,測試數據,訓練的模型); 原文參考:http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/6539192 關於SVM參數c&g選取的總結帖 ...
1. 入門案例 1.1 分類的小例子--根據身高體重進行性別預測 %% 使用Libsvm進行分類的小例子 %{ 一個班級里面有兩個男生(男生1、男生2),兩個女生(女生1、女生2),其中 男生1 身高:176cm 體重:70kg; 男生2 身高:180cm 體重:80kg; 女生 ...