转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d7c97a00101bwz1.html 本文主要介绍了SVM工具箱中svmtrain和svmpredict两个主要函数: (1)model= svmtrain(train_label, train_matrix, ['libsvm_options']); 其中: train_label表示训练集的标签. train_matrix表示训练集的属性矩阵. libsvm_options是需要设置的一系列参数,各个参数可参见<lib…

引文:常常在看paper的时候.就看到svm算法,可是要自己来写真的是难于上青天呀! 所幸有一个libsvm的集成软件包给我们使用,这真的是太好了.以下简介下怎么来使用它吧! LIBSVM是一个集成软件包.提供支持向量机分类(C-SVC,nu-SVC),回归(epsilon-SVR,nu-SVR)以及分布预计(one-class SVM).工具包支持多类分类问题.LIBSVM是台湾大学林智仁(LinChih-Jen)副教授等开发设计的一个简单.易于使用和高速有效的SVM模式识别与回归的软件包.…

直接conda install libsvm安装的不完整,缺几个.py文件. 第一种安装方法: 下载:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/cgi-bin/libsvm.cgi?+http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm+tar.gz 在/home/common/anaconda3/lib/python3.6/site-packages下创建一个libsvm文件夹,并将libsvm.so.2复制到到libsvm文件夹中(lib…

LIBSVM 使用的一般步骤是:1)准备数据集,转化为 LIBSVM支持的数据格式 :[label] [index1]:[value1] [index2]:[value2] ...即 [l类别标号] [特征1]:[特征值] [特征2]:[特征值] ...2)对数据进行简单的缩放操作(scale):(为什么要scale,这里不解释了)3)考虑选用核函数(通常选取径函数,程序默认):4)采用交叉验证(一般采用5折交叉验证),选择最佳参数C与g :5)用得到的最佳参数C与g 对整个训练集进行训练得到S…

鉴于该脚本的重要性,很有必要对该脚本做一个全面的注释,以便可以灵活的使用libsvm. #!/usr/bin/env python # 这种设置python路径的方法更为科学 import sys import os from subprocess import * # 输入参数太少就会提示程序用法 if len(sys.argv) <= 1: print('Usage: {0} training_file [testing_file]'.format(sys.argv[0])) raise S…

1.脚本 This directory includes some useful codes: 1. subset selection tools. (子集抽取工具) subset.py 2. parameter selection tools. (参数选优工具) grid.py 3. LIBSVM format checking tools(格式检查工具)checkdata.py Part I: Subset selection tools子集抽取 Introduction =========…

Libsvm is a simple, easy-to-use, and efficient software for SVM classification and regression. (可用于分类和回归) It solves C-SVM classification, nu-SVM classification, one-class-SVM, epsilon-SVM regression, and nu-SVM regression. It also provides an automat…

LibLinear(SVM包)使用说明之(二)MATLAB接口 LibLinear(SVM包)使用说明之(二)MATLAB接口 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 一.介绍 LIBLINEAR是一个简单的求解大规模规则化线性分类和回归的软件包.本文介绍在Matlab中如何使用该软件包.(http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/liblinear) 二.安装 在Windows系统中,预编译好的可执行文件在..\wind…

Libsvm is a simple, easy-to-use, and efficient software for SVM classification and regression. It solves C-SVM classification, nu-SVM classification, one-class-SVM, epsilon-SVM regression, and nu-SVM regression. It also provides an automatic model se…

在函数svmtrain和svmpredict的输入参数部分加入'-b 1'比如原先是 svmtrain -c 8.0 -g 0.0078125 a1a.scale 修改过后就是 svmtrain -b 1 -c 8.0 -g 0.0078125 a1a.scale 这里的b参数到底是什么意思呢 svmtrain中的DOC: -b probability_estimates : whether to train a SVC or SVR model for probability estimate…

一.安装 http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/matlab/.在这个地址上可以下的包含matlab接口的源程序.下载完后可以放到放到任意的盘上解压,最好建一个专门来放matlab程序的文件夹.打开matlab,在matlab的面板上找到set path选项(不同版本不一样R2010b在file菜单下),将刚下载的libsvm整个目录都添加到matlab的搜索路径里.然后将当前路径定位到libsvm/matlab目录下(在current floder(…

知道这个库已经很长的时间了,一直没有实践,以前也看过svm的理论,今天开始安装一下一直感觉有错误,结果自己傻了,根本没有错,可以直接使用... libsvm参考资料: libsvm下载网址:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ 我的系统环境为 Win7 64bit + Matlab R2014a ,下载的是最新版的libsvm-3.22 具体流程 下载: 从libsvm的主页下载合适的软件安装包,并解压,比如我解压到Matlab的Toolbox目录下…

代码文件主要针对Matlab进行说明,但个人仍觉得讲解的支持向量机内容非常棒,可以做为理解这一统计方法的辅助资料; LibSVM是台湾林智仁(Chih-Jen Lin)教授2001年开发的一套支持向量机的库,这套库运算速度还是挺快的,可以很方便的对数据做分类或回归.由于libSVM程序小,运用灵活,输入参数少,并且是开源的,易于扩展,因此成为目前国内应用最多的SVM的库. 这套库可以从http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/免费获得,目前已经发展到2.89版.下载.z…

有时我们需要用到SVR(支持向量回归)方法,而 matlab 自带的svm工具箱不能做回归分析,于是有了安装libsvm包的打算. 中间遇到一些困难,比如找不到编译器等等,经过一下午和一晚上的努力,在matlab里可以使用libsvm了. 1.下载好libsvm包 下载libsvm-3.21到随意一个地方,比如到matlab安装路径下的 toolbox下——D:\MATLAB\R2014A\toolbox\下,并解压. 打开matlab,将libsvm-3.21\matlab 添加到路径,比如将…

1.      libSVM简介 libSVM是台湾林智仁(Chih-Jen Lin) 教授2001年开发的一套支持向量机库,这套库运算速度挺快,可以很方便的对数据做分类或回归.由于libSVM程序小,运用灵活,输入参数少,并且是开源的,易于扩展,因此成为目前国内应用最多的SVM的库.    本实验使用libSVM3.18版本. 2.      libSVM 3.18包含的内容(1)Java文件夹  ,主要应用于java平台:  (2)Python文件夹,是用来参数优选的工具,稍后介绍:  (3…

load fisheriris data = [meas(:,), meas(:,)]; groups = ismember(species,'setosa'); [train, test] = crossvalind('holdOut',groups); cp = classperf(groups); svmStruct = svmtrain(data(train,:),groups(train),'showplot',true); classes = svmclassify(svmStruc…

问题:MATLAB版本(2012b 64bit),在尝试调用svmtrain函数时报错: 解决方案:参照https://blog.csdn.net/TIME_LEAF/article/details/80525537 1.根据自己的版本查看是否有编译器: 无编译器,到这个网址查看自己的Matlab支持的编译器: https://ww2.mathworks.cn/support/sysreq/previous_releases.html 由上图可知,Matlab2012b对于VS只支持到2010.…

ASP.NET Core 1.1 于2016年11月16日发布.这个版本包括许多伟大的新功能以及许多错误修复和一般的增强.这个版本包含了多个新的中间件组件.针对Windows的WebListener服务器.Razor视图编译以及Azure相关的特性.要将现有项目更新到ASP.NET Core 1.1 ,您需要执行以下操作: 1. 下载并安装更新的.NET Core 1.1  SDK2. 按照.NET Core 1.1 升级公告(下一节介绍)中的说明将项目更新为使用.NET Core 1.1 3.…

MVVM模式解析和在WPF中的实现(一) MVVM模式简介 系列目录: MVVM模式解析和在WPF中的实现(一)MVVM模式简介 MVVM模式解析和在WPF中的实现(二)数据绑定 MVVM模式解析和在WPF中的实现(三)命令绑定 MVVM模式解析和在WPF中的实现(四)事件绑定 MVVM模式解析和在WPF中的实现(五)View和ViewModel的通信 MVVM模式解析和在WPF中的实现(六)用依赖注入的方式配置ViewModel并注册消息 0x00 写在前面的废话 我大概是从2012年底开始接…

在前面的一篇文章<图形数据库Neo4J简介>中,我们介绍了一种非常流行的图形数据库Neo4J的使用方法.而在本文中,我们将对另外一种类型的NoSQL数据库——Cassandra进行简单地介绍. 接触Cassandra的原因与接触Neo4J的原因相同:我们的产品需要能够记录一系列关系型数据库所无法快速处理的大量数据.Cassandra,以及后面将要介绍的MongoDB,都是我们在技术选型过程中的一个备选方案.虽然说最后我们并没有选择Cassandra,但是在整个技术选型过程中所接触到的一系列内部…

一说到REST,我想大家的第一反应就是“啊,就是那种前后台通信方式.”但是在要求详细讲述它所提出的各个约束,以及如何开始搭建REST服务时,却很少有人能够清晰地说出它到底是什么,需要遵守什么样的准则. 在您将看到的这一篇文章中,我们将对REST,尤其是基于HTTP的REST服务进行详细地介绍.通过这些文章,您不仅可以了解到什么是REST,更能清晰地了解到您在编写REST服务时所需要遵守的各个守则,设计RESTful API时需要考虑的各种因素以及实现过程中可能遇到的问题等内容. REST示例 我…

在2014年,Sam Newman,Martin Fowler在ThoughtWorks的一位同事,出版了一本新书<Building Microservices>.该书描述了如何按照Microservice架构模式设计及搭建一个具有良好扩展性并可持续开发的系统.除此之外,该书还将基于该模式的系统演化流程与Continuous Delivery等当前甚为流行的开发流程结合在了一起,使得Microservice架构模式看起来非常具有吸引力.基于这些原因,该架构模式迅速被业界所熟知,并在多个产品中被…

const,static,extern 简介 一.const与宏的区别: const简介:之前常用的字符串常量,一般是抽成宏,但是苹果不推荐我们抽成宏,推荐我们使用const常量. 执行时刻:宏是预编译 ( 编译之前处理 ),const是编译阶段. 编译检查:宏不做检查,不会报编译错误,只是替换,const会编译检查,会报编译错误. 宏的好处:宏能定义一些函数,方法,const不能. 宏的坏处:使用大量宏,容易造成编译时间久,每次都需要重新替换. 注意:很多Blog都说使用宏,会消耗很多内存,我…

一.简单总结 1.HTTPS概念总结 HTTPS 就是对HTTP进行了TLS或SSL加密. 应用层的HTTP协议通过传输层的TCP协议来传输,HTTPS 在 HTTP和 TCP中间加了一层TLS/SSL加密层. HTTP是明文传输,而现在HTTPS把明文加密后 再给TCP传输. 2.HTTPS实现的简化版 2.1.HTTPS在三次握手的时候用非对称加密生成 一个密钥,后面的数据通信就用这个密钥进行对称加密通信.这样既做到了安全性,又避免了非对称加密的效率问题. 2.2.有的时候我们需要做接口的安…

机器学习及其基础概念简介 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…

Cesium简介 cesium是国外一个基于JavaScript编写的使用WebGL的地图引擎,一款开源3DGIS的js库.cesium支持3D,2D,2.5D形式的地图展示,可以自行绘制图形,高亮区域,并提供良好的触摸支持,且支持绝大多数的浏览器和mobile,但是由于cesium基于WebGL来渲染3D的,所以对浏览器有要求,必须支持WebGL才行.参照cesium官网的说明文档,浏览器支持版本:IE11或者以上.谷歌.火狐版本比较高级等等,其实测试浏览器支不支持,运行demo就可以测试,会…

1.框架简介: 定义:基于java语言开发的一套ORM框架: 优点:a.方便开发;           b.大大减少代码量;           c.性能稍高(不能与数据库高手相比,较一般数据库使用者编写的代码具有一定的优势):           d.跨数据库平台: ORM(Object Relation Mapping): Object 实体类 属性 数据类型 对象 Relation 表名 字段 数据类型 记录 Mapping 把Object类型数据映射到关系型数据库中,这样就可以只操作对象…

系列目录: Node.js 教程 01 - 简介.安装及配置 Node.js 教程 02 - 经典的Hello World Node.js 教程 03 - 创建HTTP服务器 Node.js 教程 04 - 模块系统 Node.js 教程 05 - EventEmitter(事件监听/发射器) Node.js 教程 06 - 函数 ▁▃▅ Node.js 教程 01 - 简介.安装及配置 ▅▃▁ 简单的说 Node.js 就是运行在服务端的 JavaScript. Node.js 是一个基于Ch…

Spark简介 视频教程: 1.优酷 2.YouTube 简介: Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室,开发的通用内存并行计算框架.Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目,8个月后成为Apache顶级项目Spark以其先进的设计理念,迅速成为社区的热门项目,围绕着Spark推出了Spark SQL.Spark Streaming.MLLib和GraphX等组件,也就是BDAS(伯克利数据分析栈),这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台. Spark使用Scala语言实现,…

Linux硬件IO的优化简介 首先简单介绍下有哪些硬件设备如下(由于硬件种类厂家等各种因素我就不在此多做介绍有兴趣的可以自行学习): 1.CPU:中央处理器,是计算机运算控制的核心部件之一,相当于人的大脑.如下图 2.RAM:内存条与CPU沟通的桥梁,很多数据和运算在内存中做临时处理,相当于你在做快速记忆运算的状态,如下图: 3.Disk:硬盘使我们用来存放数据和资料的仓库,因为内存是临时存储断电后会释放其中的所有数据,所以要保存备份数据就要用到硬盘,且硬盘空间要比内存大.好比你的笔记本俗话说的…