libsvm专题
libsvm在matlab中的使用方法
原文地址：libsvm在matlab中的使用方法 作者： lwenqu_8lbsk 前段时间，gyp326曾在论坛里问libsvm如何在matlab中使用，我还奇怪，认为libsvm是C的程序，应该不能。没想到今天又有人问道，难道matlab真的能运行libsvm。我到官方网站看了下，原来，真的提供了matlab的使用接口。 接口下载在： http://www.csie.ntu.edu.
LibSVM学习（六）——easy.py和grid.py的使用
我们在“LibSVM学习（一）”中，讲到libSVM有一个tools文件夹，里面包含有四个python文件，是用来对参数优选的。其中，常用到的是easy.py和grid.py两个文件。其实，网上也有相应的说明，但很不系统，下面结合本人的经验，对使用方法做个说明。 这两个文件都要用python（可以在http://www.python.org上下载到，需要安装）和绘图工具gnup
LibSVM学习（五）——分界线的输出
对于学习SVM人来说，要判断SVM效果，以图形的方式输出的分解线是最直观的。LibSVM自带了一个可视化的程序svm-toy，用来输出类之间的分界线。他是先把样本文件载入，然后进行训练，通过对每个像素点的坐标进行判断，看属于哪一类，就附上那类的颜色，从而使类与类之间形成分割线。我们这一节不讨论svm-toy怎么使用，因为这个是“傻瓜”式的，没什么好讨论的。这一节我们主要探讨怎么结合训练结果文件
python调用Libsvm的几种方法
方法一：通过添加路径 import os os.chdir(‘D:\libsvm-3.23\python’) from svmutil import * y, x = svm_read_problem(‘D:/libsvm-3.23/heart_scale’) m = svm_train(y[:200], x[:200], ‘-c 4’) p_label, p_acc, p_val = svm_p
libsvm 数据格式简介
libsvm文件数据格式： <label> <index1>:<value1> <index2>:<value2> ... 其中， <label> 是训练数据集的目标值，对于分类，它是标识某类的整数(支持多个类)；对于回归，是任意实数。 <index> 是以1开始的整数，可以是不连续的； <value>为实数，也就是我们常说的自变量。 即：lable 数据集的标签，index为特征，
libsvm的数据格式及制作
1、libsvm数据格式 libsvm使用的训练数据和检验数据文件格式如下： [label] [index1]:[value1] [index2]:[value2] …[label] [index1]:[value1] [index2]:[value2] … label 目标值，就是说class（属于哪一类），就是你要分类的种类，通常是一些整数。 index 是有
libsvm交叉验证与网格搜索（…
原文地址：libsvm交叉验证与网格搜索（参数选择） 作者：manifold libsvm交叉验证与网格搜索（参数选择） 由冰河 发表于 12:29 添加评论 502 阅读 十 21 2010 首先说交叉验证。 交叉验证（Cross validation）是一种评估统计分析、机器学习算法对独立于训练数据的数据集的泛化能力（generalize）， 能够避免过拟合问题。
Libsvm和Liblinear
Libsvm和Liblinear都是国立台湾大学的Chih-Jen Lin博士开发的，Libsvm主要是用来进行非线性svm 分类器的生成，提出有一段时间了，而Liblinear则是去年才创建的，主要是应对large-scale的data classification，因为linear分类器的训练比非线性分类器的训练计算复杂度要低很多，时间也少很多，而且在large scale data上的性
matlab中配置Libsvm 防止备忘
1 首先我们要下载一个Libsvm 工具箱 这个在哪都是可以下载到的 2 我们将压缩包解压 我是解压在桌面上 地址为C:\Users\Administrator\Desktop\libsvm 3打开matlab 定位到如下的目录之下 4 我们按照这个流程输入以下代码 >> mex -setup Welcome to mex -setup. This utility
LibSVM分类的实用指南
译者注：简单翻译了台湾林智仁教授的文章《A Practical Guide to Support Vector Classification》，未经作者同意，没有版权；同时翻译仅供自己学习之用，不严谨，有错误，还请大家指出。 原文地址：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/。译者博客：http://blog.sina.com.cn/netreview。
LIBSVM学习总结
Support Vector Machines，SVM，支持向量机 各种SVM C C C-Support Vector Classication训练向量 — xi∈Rn,i=1,…,lxi∈Rn,i=1,…,lx_i \in R^n, i = 1, \ldots, l 两个类class 指标向量 — y∈Rl y ∈ R l y \in R^l， yi∈{1,−1}
[转]LIBSVM详细使用方法
Libsvm 是一个简单、方便使用和普遍适用高效率的软件，它是针对SVM分类的。这个文档将解释如何使用libsvm。 Libsvm 在http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm 可以得到。在你使用libsvm前请阅读COPYRIGHT文件。 安装 ============ 在 Unix系统中，`make'类是用来建立`svm-train' 和 `svm
C#调用外部EXE-LibSVM为例
主要是前一段做客流预测的时候，发现不会写SVM，想直接用http://baike.baidu.com/view/598089.htm“>LibSVM来进行预测。因为LibSVM可以直接将运算结果生成文件， 所以打算通过C#调用EXE的形式进行调用，同时读取结果数据。 核心方法 执行EXE /// <summary>/// 执行EXE文件/// </summary>/// <param na
python实现CSV特征文件转化为libsvm特征文件输入spark中进行机器学习
今天早早地下班，闲来无事就继续鼓捣spark了，spark计算能力很强之外还有一个很强大的功能就是机器学习，借助于spark平台的高性能以及高计算能力，机器学习算法也被广泛地开发出来，今天在实际使用spark中提供的机器学习算法的时候遇到一个问题就是： 当前spark读取的都是libsvm格式的数据，我对于libsvm的了解，仅仅停留在他是台大开发出来的独立运行的svm工具而已，
libsvm 在vs中的应用
libsvm是一个非常好的svm工具,在matlab下应用非常方便!下面介绍下在vs中的应用. 1 首先创建一个空的控制台程序 (svmTest) 2 拷贝 libsvm 目录下的svm.h 和svm.cpp 到svmTest/svmTest文件夹下 3 创建一个main.cpp 4 参考svm_train.c 文件 在svm_train.c 文件中是通过控制台输入参数来调用的.
解决在Ubuntu中使用libsvm出现的“LIBSVM library not found”的问题
在Windows下的python中使用libsvm，只需在下载好libsvm后，使用如下代码： import sysimport numpy as nppath = 'E:/libsvm-3.22/python'sys.path.append(path)from svmutil import * 但在Ubuntu下的python中使用libsvm，如果直接用上述代码会出现“LIBSVM
LibSVM 训练数据集和获得的决策函数模型
目录 一、LibSVM二、数据格式和模型参数三、手工制作二分类的Iris数据集总结参考 一、LibSVM LIBSVM是台湾大学林智仁教授等开发的一个简单易用、快速有效的SVM、SVR的开源软件包，有各种语言接口，包括python、matlab和java等。现在有很多的机器学习软件包的SVM，SVR都是基于LIBSVM开发的。软件包里超参优化方法是网格法，即按照超参的范围和步长
周志华《机器学习》习题6.2——使用LIBSVM比较线性核和高斯核的差别
1.题目 试使用LIBSVM，在西瓜数据集3.0α上分别用线性核和高斯核训练一个SVM，并比较其支持向量的差别。 西瓜数据集3.0α如下图： 2.LIBSVM libsvm是目前比较著名的SVM软件包，由台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)教授等开发，它可以帮助程序员轻松的实现SVM二分类、多分类或者SVR等任务。 LIBSVM官网：https://www.csie.ntu.edu
基于支持向量机SVM的沉降预测，SVM详细原理，Libsvm详解
目录 支持向量机SVM的详细原理 SVM的定义 SVM理论 Libsvm工具箱详解 简介 参数说明 易错及常见问题 完整代码和数据下载链接：基于支持向量机SVM的沉降预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88947544 SVM应用实例，基于支持向量机SVM的沉降预测 代码 结果分析 展望 摘要 基于支持向量机
SVM支持向量机+libsvm用法
SVM是一种无监督学习算法(其它无监督学习算法有kNN，SOM等)，可用于模式识别或回归时。但其用到大量的数学运算，需要一定的数学基础。但是如果使用libsvm，则可以不必关心svm实现细节，直接专注问题与建模。 libsvm是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，提供源代码和可执行文件。 使用方法： 1.下载软件包
用libsvm中的python遇到 syntaxerror: non-ascii character '/xd7' in file
libsvm等目录和文件夹名称不能含有汉字。如C:/libsvm-2.9可以，而C:/机器学习/libsvm-2.9这样就会报编码错误。你也可以在easy.py和grid.py中加入编码声明。
基于SVM的功率分类，基于支持向量机SVM的功率分类识别，Libsvm工具箱详解
目录 支持向量机SVM的详细原理 SVM的定义 SVM理论 Libsvm工具箱详解 简介 参数说明 易错及常见问题 完整代码和数据下载链接：基于SVM的功率分类，基于支持向量机SVM的功率分类识别资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88862836 SVM应用实例， 基于SVM的功率分类，基于支持向量机SVM的功率分