前言 此教程专注于刚入门的小白, 且博客拥有时效性, 发布于2019年3月份, 可能后面的读者会发现一些问题, 欢迎底下评论出现的问题,我将尽可能更新解决方案. 我开始也在如何安装libsvm上出现了很多问题, 而网上的解决方案大都有一些问题,且发布时间比较早, 方案已经过时,于是我把经历的坑总结起来,供大家学习 版本声明 我的matlab版本为2016a, win10系统, 安装的是最新版的libsvm, version3.2.3 一,配置libsvm 1.首先需要下载libsvm包: htt

# list元素求和 sum = reduce(lambda x,y: x+y, mylist) # 比较两个 lists 的元素是否完全一致 if all(x==y for x, y in zip(X, Y)) do something # 按照 key 排列字典的元素,以libsvm格式输出 sorted(dd.keys()) sorted_dict = [(key, dd[key]) for key in sorted(dd.keys())] # 以libsvm格式打印5 print '

原文:http://blog.csdn.net/meredith_leaf/article/details/6714144 Linux下的Libsvm使用历程录 首先下载Libsvm.Python和Gnuplot: libsvm的主页http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/上下载libsvm (偶用3.1版本) python的主页http://www.python.org下载 python (偶用3.2.1版本) gnuplot的主页http://www

2015年 参加天池大数据竞赛     为了建立模型,打算基于matlab使用Random Forest Algorithm的工具包 该工具包我在此分享给大家,http://yunpan.cn/cVXsjQvh8ARcx  访问密码 30a3   该工具包导入的数据格式就是我如下所说的封装方式,因此,在使用该算法包时,需要把自己的数据进行封装一下. 通过matlab打开,可以知道twonorm.mat里面还封装了两个.mat文件.   我们看看工具包的作者给的tutorial 部分源码如下:  

一.概念介绍 K-means算法是硬聚类算法,是典型的局域原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则.K-means算法以欧式距离作为相似度测度,它是求对应某一初始聚类中心向量V最有分类,使得评价指标J最小.算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数. K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大.该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧

(1)Ubuntu14.04下安装Libsvm 转载:https://blog.csdn.net/katrinawj/article/details/78915874 一.下载: 网址:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/oldfiles/,选择libsvm-3.22.tar.gz 二.解压: tar -zxvf libsvm-3.22.tar.gz 三.编译: 打开终端, 1. 进入libsvm-3.22目录下,执行make: 2. 进入libsv

1.下载最新版LibSVM 点击此处打开网页,点击zip file下载最新版的文件并解压放在任何目录下,建议放在安装目录便于查找.如我的文件解压在路径C:\ProgramFiles\MATLAB\R2012a\toolbox\libsvm-3.18下 2.设置工作路径 打开matlab2012a.点击File->Set Path->Add with Subfolders,添加刚才解压路径如C:\Program Files\MATLAB\R2012a\toolbox\libsvm-3.18,点击

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

matlab上的代码已经八八九九了,因为涉及到GUI和网络编程的东西,所以不得已开始学python并在python上做完整版. 下面是如何在linux和python下使用libsvm 在你的python代码前面加上如下代码,路径修改称自己的路径即可: import os, sys sys.path.append('/home/dchipnau/workspace/python/libsvm-3.20/python') from svmutil import * 还有一种方式是将python放在规

Matlab下imwrite,Uint16的深度图像 1. 在Matlab命令窗口输入命令: help imwrite 会有如下解释: If the input array is of class uint16 and the format supports 16-bit data (JPEG, PNG, and TIFF), imwrite outputs the data as 16-bit values. If the format does not support 16-bit valu

#写libsvm格式 数据 write libsvm     #!/usr/bin/env python #coding=gbk # ============================================================================== # \file gen-records.py # \author chenghuige # \date 2016-08-12 11:52:01.952044 # \Description # ========

因为没有GPU,所以在CPU下训练自己的数据,中间遇到了各种各样的坑,还好没有放弃,特以此文记录此过程. 1.在CPU下配置faster r-cnn,参考博客:http://blog.csdn.net/wjx2012yt/article/details/52197698#quote 2.在CPU下训练数据集,需要对py-faster-rcnn内的roi_pooling_layer和smooth_L1_loss_layer改为CPU版本, 并重新编译.这位博主对其进行了修改,可直接进行替换:htt

测试Oracle 11gr2 RAC 非归档模式下,offline drop数据文件后的数据库的停止与启动测试全过程 最近系统出现问题,由于数据库产生的日志量太大无法开启归档模式,导致offline的数据文件无法online! 数据库在启动的时候不检查offline的数据文件! 下面进行测试 数据库版本 SQL> select * from v$version; BANNER ------------------------------------------------------------

我这里的思路是上拉时候只是加载第一页的内容,可根据实际情况修改其中的代码.请勿照搬.样式没怎么调,可以加载gif动画.1.没有数据时候,下拉可以加载数据.2.没有数据时候,点击也可以加载数据.3.其余正常. 4.只要页面没有 <div id="pullDown"> <div class="pullDownLabel">正在加载中...</div> </div> 这段代码就不会执行下拉加载数据.//没有上拉时候用到的ht

inotify 的同步备份机制有着缺点,于是看了sersync同步,弥补了rsync的缺点.以下转自:http://www.osyunwei.com/archives/7447.html 前言: 一.为什么要用Rsync+sersync架构? 1.sersync是基于Inotify开发的,类似于Inotify-tools的工具 2.sersync可以记录下被监听目录中发生变化的(包括增加.删除.修改)具体某一个文件或某一个目录的名字,然后使用rsync同步的时候,只同步发生变化的这个文件或者这个

一.每个Intent只能指定一个action,多个Category. 使用隐式跳转,我们不仅可以跳转到自己程序内的活动,还可以启动其他程序的活动.使得Android多个程序之间的功能共享成为可能. 例如: public class MainActivity extends Activity { Button btn; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanc

package dwzx.com.get; import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileReader; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.StringTokenizer; //解析指定目录下的所有csv文件,返回三维数组数据 public class GetCsvData { public

1.向下一个activity传递数据 activity1 Button button=(Button) findViewById(R.id.button1); button.setOnClickListener(new OnClickListener() { @Override public void onClick(View v) { Intent intent=new Intent("1111111111111111111"); intent.addCategory("a

TortoiseGit和msysGit安装及使用笔记(windows下使用上传数据到GitHub) Git-1.7.11-preview+GitExtensions244SetupComplete+TortoiseGit-1.8.2.0-32bit http://www.cnblogs.com/bluewelkin/p/3479105.html (svn服务配置) 一.         想要使用TortoiseGit,首先应该安装msysGit,因为TortoiseGit只是一个界面,易于用户操

之前写了一篇<基于Python的GRIB数据可视化>的文章,好多博友在评论里问我Windows系统下如何读取GRIB数据,在这里我做一下说明. 一.在Windows下Python为什么无法读取GRIB 大家在windows系统不能读取GRIB数据的主要原因是,GRIB_API在Windows下无法编译安装,从而导致pygrib安装失败.我曾经也为这个问题苦恼了很久,也到ECMWF论坛里找了很久,也给ECMWF发了邮件,回应我没有做Windows版本的打算,所以在Windows下直接用pygri

浅谈Vue不同场景下组件间的数据“交流”   Vue的官方文档可以说是很详细了.在我看来,它和react等其他框架文档一样,讲述的方式的更多的是“方法论”,而不是“场景论”,这也就导致了:我们在阅读完文档许多遍后,写起代码还是不免感到有许多困惑,因为我们不知道其中一些知识点的运用场景.这就是我写这篇文章的目的,探讨不同场景下组件间的数据“交流”的Vue实现   父子组件间的数据交流 父子组件间的数据交流可分为两种: 1.父组件传递数据给子组件 2.子组件传递数据给父组件   父组件传递数据给子组