首先介绍一下 libSVM的数据格式 Label 1:value 2:value -. Label:是类别的标识,比如上节train.model中提到的1 -1,你可以自己随意定,比如-10,0,15.当然,如果是回归,这是目标值,就要实事求是了. Value:就是要训练的数据,从分类的角度来说就是特征值,数据之间用空格隔开 比如: -15 1:0.708 2:1056 3:-0.3333 需要注意的是,如果特征值为0,特征冒号前面的(姑且称做序号)可以不连续.如: -15 1:0.708 3:

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

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 是有顺序的索引,通常是连续的整数.就是指特征编号,必须按照升序排列 value 就是特征值,用来train的数据,通常是一堆实数组成.

本次实验的数据是来自老师给的2006-2008年的日期,24小时的温度.电力负荷数据,以及2009年的日期,24小时的温度数据,目的是预测2009年每天24小时的电力负荷,实验数据本文不予给出. 用libsvm进行预测的步骤大体是:将数据进行归一化处理,并转换成livsvm需要的格式,然后进行参数择优,用选的最佳参数使用2006-2008 3年的数据建立模型,再用该模型预测2009年的电力负荷.实际过程中,我先用2006-2007年的数据建模,预测2008年的数据,以得到测试误差.事实证明,用2

说一说我对用LIBSVM进行回归预测的粗浅认识(整理完成于2012年5.11) 作者 :  师梦       吾本工程小硕一枚,前用matlab建模,已然完成.某日,正沾沾自喜之际,吾师曰:“汝已为之,甚好.然此法仅用于后期处理,若在线,数控之机床不识别之,汝改之,标准C即可”.吾大惊,标准C?难也,难也.然师命不可违.吾即度之,然度娘不甚给力,正愁苦之际,学长曰:“可尝试libsvm.”吾大喜,遂改之.吾本非程序员,故重重困难,可想而知.怎奈三周之调试,才得体验“程序虐我千百遍,我待程序如初恋

@Hcy(黄灿奕) 文本分类,首先它是分类问题,应该对应着分类过程的两个重要的步骤,一个是使用训练数据集训练分类器,另一个就是使用测试数据集来评价分类器的分类精度.然而,作为文本分类,它还具有文本这样的约束,所以对于文本来说,需要额外的处理过程,我们结合使用libsvm从宏观上总结一下,基于libsvm实现文本分类实现的基本过程,如下所示: 选择文本训练数据集和测试数据集:训练集和测试集都是类标签已知的: 训练集文本预处理:这里主要包括分词.去停用词.建立词袋模型(倒排表): 选择文本分类使用的

SVM软件包 LIBSVM -- A Library for Support Vector Machines(本项目所用到的SVM包)(目前最新版:libsvm-3.21,2016年7月8日) C-SVC(C-support vector classification), nu-SVC(nu-support vector classification), one-class SVM(distribution estimation), epsilon-SVR(epsilon-support vec

Weiflow--微博机器学习框架 本文从开发效率(易用性).可扩展性.执行效率三个方面,介绍了微博机器学习框架Weiflow在微博的应用和最佳实践. 在上期<基于Spark的大规模机器学习在微博的应用>一文中我们提到,在机器学习流中,模型训练只是其中耗时最短的一环.如果把机器学习流比作烹饪,那么模型训练就是最后翻炒的过程:烹饪的大部分时间实际上都花在了食材.佐料的挑选,洗菜.择菜,食材再加工(切丁.切块.过油.预热)等步骤.在微博的机器学习流中,原始样本生成.数据处理.特征工程.训练样本生成

原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_57a1cae80101bit5.html 举例说明 svmtrain -s 0 -?c 1000 -t 1 -g 1 -r 1 -d 3 data_file 训练一个由多项式核(u'v+1)^3和C=1000组成的分类器. svmtrain -s 1 -n 0.1 -t 2 -g 0.5 -e 0.00001 data_file 在RBF核函数exp(-0.5|u-v|^2)和终止允许限0.00001的条件下,训练一个?-SV

最近在研究机器学习,使用的工具是spark,本文是针对spar最新的源码Spark1.6.0的MLlib中的logistic regression, linear regression进行源码分析,其理论部分参考:http://www.cnblogs.com/ljy2013/p/5129610.html 下面我们跟随我的demo来一步一步解剖源码,首先来看一下我的demo: package org.apache.spark.mllib.classification import org.apac

http://www.cnblogs.com/songQQ/archive/2009/06/03/1495764.html 道相似,不过它传输数据是通过不可靠的数据报(如TCP/IP协议中的UDP包)完成的,一旦网络发生错误则无法保证消息正确地接收,而 命名管道传输数据则是建立在可靠连接基础上的.不过邮件槽有简化的编程接口和给指定网络区域内的所有计算机广播消息的能力,所以邮件槽不失为应用程序发送 和接收消息的另一种选择. 2.6 剪贴板 剪贴板(Clipped Board)实质是Win32 AP

微信公众号开发系列教程一(调试环境部署) 微信公众号开发系列教程一(调试环境部署续:vs远程调试) C#微信公众号开发系列教程二(新手接入指南) C#微信公众号开发系列教程三(消息体签名及加解密) C#微信公众号开发系列教程四(接收普通消息) C#微信公众号开发系列教程五(接收事件推送与消息排重) C#微信公众号开发系列教程六(被动回复与上传下载多媒体文件) 第四,第五章已经讲了怎么处理用户发送的消息,本章就来讲讲怎么响应用户的请求.想必新手看到这个标题也就懵了,千万别懵,微信的接口就这样,在回

源码分析珍藏,方便下次阅读! // Backbone.js 0.9.2 // (c) 2010-2012 Jeremy Ashkenas, DocumentCloud Inc. // Backbone may be freely distributed under the MIT license. // For all details and documentation: // http://backbonejs.org (function () { // 创建一个全局对象, 在浏览器中表示为w

Caffe在Linux下的安装,编译,实验  原文地址:http://www.cnblogs.com/evansyang/p/6150118.html 第一部分:Caffe 简介 caffe是有伯克利视觉和学习中心(BVLC)开发.作者是伯克利博士贾杨清.caffe是一个深度学习(deep learning)框架.其具有易读.快速和模块化思想. 第二部分:Caffe安装与配置 2.1 配置环境:ubuntu 14.04LTS, 使用Homebrew进行安装.暂不使用GPU,所以使用CPU-ONL

进程是装入内存并准备执行的程序,每个进程都有私有的虚拟地址空间,由代码.数据以及它可利用的系统资源(如文件.管道等)组成. 多进程/多线程是Windows操作系统的一个基本特征.Microsoft Win32应用编程接口(Application Programming Interface, API)提供了大量支持应用程序间数据共享和交换的机制,这些机制行使的活动称为进程间通信(InterProcess Communication, IPC),进程通信就是指不同进程间进行数据共享和数据交换. 进程

1   文件映射 文件映射(Memory-Mapped Files)能使进程把文件内容当作进程地址区间一块内存那样来对待.因此,进程不必使用文件I/O操作,只需简单的指针操作就可读取和修改文件的内容. Win32 API允许多个进程访问同一文件映射对象,各个进程在它自己的地址空间里接收内存的指针.通过使用这些指针,不同进程就可以读或修改文件的内容,实现了对文件中数据的共享. 应用程序有三种方法来使多个进程共享一个文件映射对象. (1)继承:第一个进程建立文件映射对象,它的子进程继承该对象的句柄.

windows进程通信的几种方式 1 文件映射 文件映射(Memory-Mapped Files)能使进程把文件内容当作进程地址区间一块内存那样来对待.因此,进程不必使用文件I/O操作,只需简单的指针操作就可读取和修改文件的内容. Win32 API允许多个进程访问同一文件映射对象,各个进程在它自己的地址空间里接收内存的指针.通过使用这些指针,不同进程就可以读或修改文件的内容,实现了对文件中数据的共享. 应用程序有三种方法来使多个进程共享一个文件映射对象. (1)继承:第一个进程建立文件映射对象

摘 要: 随着人们对应用程序的要求越来越高,单进程应用在许多场合已不能满足人们的要求.编写多进程/多线程程序成为现代程序设计的一个重要特点,在多进程程序设计中,进程间的通信是不可避免的.Microsoft Win32 API提供了多种进程间通信的方法,全面地阐述了这些方法的特点,并加以比较和分析,希望能给读者选择通信方法提供参考. 关键词 进程 进程通信 IPC Win32 API 1 进程与进程通信 进程是装入内存并准备执行的程序,每个进程都有私有的虚拟地址空间,由代码.数据以及它可利用的系统

原文:Windows进程间通信的各种方法 进程是装入内存并准备执行的程序,每个进程都有私有的虚拟地址空间,由代码.数据以及它可利用的系统资源(如文件.管道等)组成.多进程/多线程是Windows操作系统的一个基本特征.Microsoft Win32应用编程接口(Application Programming Interface, API)提供了大量支持应用程序间数据共享和交换的机制,这些机制行使的活动称为进程间通信(InterProcess Communication, IPC),进程通信就是指

Java开源项目中制作图表比较出色的就是JFreeChart了,相信大家都听说过,它不仅可以做出非常漂亮的柱状图,饼状图,折线图基本图形之外,还能制作甘特图,仪表盘等图表.在Web应用中可以为项目增色不少.JFreeChart技术成熟,完全是通过Java代码控制图表生成,掌握难度不大.但是它的一个缺点就是所有资源在服务器端生成,需要占用大量的服务器资源,而且图表以流的形式输送到客户端也占用了大量的网络资源.     对于服务器资源和网络资源吃紧的项目还不得不想办法,虽然JFreeChart非常的