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

1. 使用libsvm工具箱时,可以指定使用工具箱自带的一些核函数(-t参数),主要有: -t kernel_type : set type of kernel function (default 2) 0 -- linear: u'*v 1 -- polynomial: (gamma*u'*v + coef0)^degree 2 -- radial basis function: exp(-gamma*|u-v|^2) 3 -- sigmoid: tanh(gamma*u'*v + coef0

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 =========

主要参考了一些博客以及自己使用经验.收集来觉得比较有用的. LIBSVM 数据格式需要---------------------- 决策属性  条件属性a  条件属性b  ... 2    1:7   2:5    ... 1    1:4   2:2    ... 数据格式转换---------------------- 当数据较少时,可以用formatdatalibsvm轻松地将文本数据转换成为svm工具使用的数据. 使用方法为: 1,打开FormatDataLibsvm.xls然后将数据粘

LIBSVM 数据格式需要---------------------- 决策属性 条件属性a 条件属性b ... 2 1:7 2:5 ... 1 1:4 2:2 ... 数据格式转换---------------------- 当数据较少时,可以用formatdatalibsvm轻松地将文本数据转换成为svm工具使用的数据. 使用方法为: 1,打开FormatDataLibsvm.xls然后将数据粘贴到sheet1的topleft单元. 输入格式为: 条件属性a 条件属性b ... 决策属性 7

matlab版本R2014b 最近运行一个使用svmtrain的程序,出现以下错误: 这是因为是在设定路径里面没有libsvm.辛亏有一位师姐的电脑里面有libsvm的包,我直接用了,这样就不需要下载了. 图示: 打开后文件夹后里面包含: 那么问题是:我们在MATLAB中怎么把这个包添加到路径中呢: 解决办法(已有libsvm工具包,英文版MATLAB): 1.点击Matlab左上角的file,选择set path2.在弹出的选项框中,选择第二个选项And with Subfolders3.找到

libsvm的核函数类型(svmtrain.c注释部分): "-t kernel_type : set type of kernel function (default 2)\n" "    0 -- linear: u'*v\n" "    1 -- polynomial: (gamma*u'*v + coef0)^degree\n" "    2 -- radial basis function: exp(-gamma*|u-v|^

最关键的是compilers的选择(对于把Microsoft visual stdio 2005或者其他的编译器安装在自定义目录下的这一步非常关键)  以下是步骤:>> mex -setup % 这是必须的Please choose your compiler for building external interface (MEX) files: Would you like mex to locate installed compilers [y]/n? %这次选择13,或许你也可以用其他

(1) mex 命令设置 (a) 运行 Matlab ,在 Matlab 的命令窗口 (Command Window) 键入“ mex -setup ”命令后,按回车键,安装 Matlab 编译器: (b) 命令窗口出现如下提示: Please choose your compiler for building external interface (MEX) files: Would you like mex to locate installed compilers [y]/n? 此时键入

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

LibSVM使用指南 一.     SVM简介 在进行下面的内容时我们认为你已经具备了数据挖掘的基础知识. SVM是新近出现的强大的数据挖掘工具,它在文本分类.手写文字识别.图像分类.生物序列分析等实际应用中表现出非常好的性能.SVM属于监督学习算法,样本以属性向量的形式提供,所以输入空间是Rn的子集. 如图1所示,SVM的目标是找到两个间距尽可能大的边界平面来把样本本点分开,以”最小化泛化误差“,即对新的样本点进行分类预测时,出错的几率最小.落在边界平面上的点称为支持向量.Vapnik证明如果

    本篇博客转自 http://www.cppblog.com/guijie/archive/2013/09/05/169034.html     在电脑文件夹E:\other\matlab 2007a\work\SVM\libsvm-mat-3.0-1 ,这个是已经编译好的,到64位机上要重新编译(不要利用别人传的,因为可能改过SVM程序,例如Libing wang他改过其中程序,最原始版本:E:\other\matlab 2007a\work\SVM\libsvm-mat-3.0-1.z

libSVM 参数选择  [预测标签,准确率,决策值]=svmpredict(测试标签,测试数据,训练的模型);    原文参考:http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/6539192 关于SVM参数c&g选取的总结帖[matlab-libsvm]:http://www.ilovematlab.cn/thread-47819-1-1.html  原文见下方 需要提醒的是,libSVM支持多类分类问题,当有k个待分类问题时,libSVM构建k

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

下载的libsvm包里面已经为我们编译好了(windows).进入libsvm\windows,可以看到这几个exe文件: a.svm-toy.exe:图形界面,可以自己画点,产生数据等. b.svm-scale.exe:对特征值进行缩放. c.svm-train.exe:接收特定格式的输入,产生一个model文件. d.svm-predict.exe:依照已经train好的model,输入新的数据,并输出预测新数据的类别. svm-toy.exe 可以自己生成数据,双击svm-toy,点击ch

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

LIBSVM 数据格式需要---------------------- 决策属性 条件属性a 条件属性b ... 2 1:7 2:5 ... 1 1:4 2:2 ... 数据格式转换---------------------- 当数据较少时,可以用formatdatalibsvm轻松地将文本数据转换成为svm工具使用的数据. 使用方法为: 1,打开FormatDataLibsvm.xls然后将数据粘贴到sheet1的topleft单元. 输入格式为: 条件属性a 条件属性b ... 决策属性 7

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

[原文:http://wenku.baidu.com/view/7e7b6b896529647d27285276.html] 目  录 1 Libsvm下载... 3 2 Libsvm3.0环境变量设置... 3 3 训练和测试数据集下载... 3 4 运行python程序的环境配置... 3 5 LIBSVM 使用的一般步骤是:... 3 6 再来说一下,libsvm-3.0的需要的数据及其格式.... 4 7 Libsvm数据格式制作:... 4 8 Windows版本的工具... 4 9 

libSVM简单的介绍 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. 其中包含的文件夹的主要的作用 (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)tools文件夹,主要包含四个python文件,用来数据集抽样(subse