之前学习了SVM的原理(见http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6444249.html),以及SMO算法的理论基础(见http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6444516.html).最近又学习了SVM的实现:LibSVM(版本为3.22),在这里总结一下. 1. LibSVM整体框架 只看了分类部分: 统计类别总数,同时记录类别的标号,统计每个类的样本数目 将属于相同类的样本分组,连续存放 计算权重C 训练n(n-1)/

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

原文:http://blog.csdn.net/flydreamgg/article/details/4470121 其实,在之前上海交大模式分析与机器智能实验室对2.6版本的svm.cpp做了部分注解,(在哪里?google一下你就知道).但是,这个注释只是针对代码而注释,整篇看下来,你会发现除了理解几个参数的含义,还是会对libsvm一头雾水.当然作为理解程序的辅助材料,还是有很大用处的.特别是,对几个结构体的说明,比较清楚.但是要清楚程序具体做了什么,还是要追踪程序中去. 由于svm涉及的

[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

前言: 对于SVM的了解,看前辈写的博客加上读论文对于SVM的皮毛知识总算有点了解,比如线性分类器,和求凸二次规划中用到的高等数学知识.然而SVM最核心的地方应该在于核函数和求关于α函数的极值的方法:SMO算法(当然还有很多别的算法.libsvm使用的是SMO,SMO算法也是最高效和简单的),还有松弛变量..毕设答辩在即,这两个难点只能拖到后面慢慢去研究了. 于是我便是用了LibSvm,也就是台湾大学某某教授写的一个专门用于svm的工具包,其中有java语言的,python语言的,c语言的.我只

之前学习了SVM的原理(见http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6444249.html),以及SMO算法的理论基础(见http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6444516.html).最近又学习了SVM的实现:LibSVM(版本为3.22),在这里总结一下. 1. LibSVM整体框架 Training: parse_command_line 从命令行读入需要设置的参数,并初始化各参数 read_problem 读入训练数

==>转自:http://blog.163.com/crazyzcs@126/blog/static/129742050201061192243911/ http://www.ilovematlab.cn/viewthread.php?tid=74019&sid=vYpSs5 SVM相关资源汇总[matlab-libsvm-class-regress](by faruto)SVM相关资源汇总[matlab-libsvm-class-regress](by faruto)          

原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5b29caf7010127vh.html 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 dat

对于多分类问题以及核函数的选取,以下经验规则可以借鉴: 如果如果特征数远远大于样本数的情况下,使用线性核就可以了. 如果特征数和样本数都很大,例如文档分类,一般使用线性核, LIBLINEAR比LIBSVM速度要快很多. 如果特征数远小于样本数,这种情况一般使用RBF.但是如果一定要用线性核,则选择LIBLINEAR较好,而且使用-s 2选项 原文: http://orangeprince.info/2014/11/23/libsvm-liblinear-2/ http://orangeprin

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

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

在Yii1.1的数据验证是由CValidator完成,在CValidator中提供了各种基本的验证规则 <?php public static $builtInValidators=array( 'required'=>'CRequiredValidator', 'filter'=>'CFilterValidator', 'match'=>'CRegularExpressionValidator', 'email'=>'CEmailValidator', 'url'=>

版本号的格式:v<主版本号>.<副版本号>.<发布号>  版本号的初始值:v1.0.0 管理规则: 主版本号(Major version) 1.  产品的主体构件进行重大修改,主版本号加1: 2. 产品的主体构件之间的接口协议重大修改,主版本号加1. 副版本号(Minor version) 1. 主版本号变更时,副版本号置0: 2.  数据结构变更(新增或修改注释含义的情况除外),副版本号加1: 3. 若副版本号累加至超过20时,采用主版本号进位制,主版本号加1,副版本

Tp5提供了模型数据规则的验证功能,用于在数据save或者update前验证数据的有效性.Tp5提供校验规则的类为\Think\Validate,默认提供的校验规则可以查看该文件. 在Model文件中我们可以为每个Model编写校验规则比如: <?php protected $validate=[ "rule"=>[ "pingpai"=>"require|alpha", "shangjia"=>&qu

PHP高级程序设计 学习笔记 2014.06.12 命名空间概述 PHP 在 5.3.0 以后的版本开始支持命名空间.什么是命名空间?从广义上来说,命名空间是一种封装事物的方法.在很多地方都可以见到这种抽象概念.在PHP中,命名空间用来解决在编写类库或应用程序时创建可重用的代码如类或函数时碰到的两类问题: 用户编写的代码与PHP内部的类/函数/常量或第三方类/函数/常量之间的名字冲突. 为很长的标识符名称(通常是为了缓解第一类问题而定义的)创建一个别名(或简短)的名称,提高源代码的可读性. PH

这个错误真是太恶心了.不过有解决办法,你问我哪来的?当然百度的咯! 示例: select a.workTypeDes from A a,B b  where a.workTypeCode=b.workTypeCode collate Chinese_PRC_CI_AS 在后面加上这句就OK了.collate Chinese_PRC_CI_AS,规定下排序规则!