1.LIBSVM概述补充
2.LIBSVM使用手册
3.LBP特征和LPQ特征
4.å¦ä½å©ç¨python使ç¨libsvm
LIBSVM概述补充
SVM(支持向量机)在模式识别或回归任务中广泛应用,源码但其方法、分析参数选择和核函数及其参数的源码选取,国际上尚未形成统一模式。分析最优SVM算法参数选择往往依赖于经验、源码实验对比、分析java 源码命名广泛搜索,源码或利用软件包提供的分析交互检验功能。LIBSVM,源码作为广泛使用的分析支持向量机软件包,提供了Java、源码Matlab、分析C#、源码Ruby、分析Python、源码湘潭国际交友营销系统源码R、Perl、Common LISP、Labview等多种语言版本。其中,Matlab、Java和命令行版本最为常用,仿soul盲盒源码2.0相关资源可在林智仁(Lin Chih-Jen)的主页上找到链接。 LIBSVM的多语言版本覆盖了不同开发者和研究者的编程需求,提高了软件的适用性和灵活性。SVM参数选择的复杂性促使用户在实践中积累经验和使用软件辅助功能。在模式识别或回归任务中,准确的参数设置对SVM模型的性能至关重要,而LIBSVM提供了丰富的阻击涨停板公式源码工具和资源,以支持用户在不同编程环境下进行优化探索。 LIBSVM的不同语言版本,如Java、Matlab、C#等,为开发者提供了不同编程环境下的支持向量机解决方案。这些版本不仅支持模型训练和预测,易语言修理厂源码还提供了对SVM参数调整、模型评估等关键功能的支持。对于使用Matlab、Java等语言进行数据分析和机器学习的用户,LIBSVM的特定版本提供了直接集成的便利,简化了模型开发流程。 值得一提的是,LIBSVM的命令行版本提供了在没有图形用户界面(GUI)环境下的高效操作方式,适用于自动化任务、批处理操作或在资源受限的系统上运行。这种版本的灵活性使其在各种应用场景中得以广泛运用,尤其是在需要高效处理大规模数据集时。 总之,LIBSVM通过提供多样化的语言版本,满足了不同开发者和研究者在模式识别和回归任务中的需求。随着实践的积累和算法的不断优化,LIBSVM成为了支持向量机领域中不可或缺的工具,为用户提供了强大的参数调整和模型构建能力,从而在复杂的数据分析任务中取得了显著成果。扩展资料
LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包,他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件,还提供了源代码,方便改进、修改以及在其它操作系统上应用;该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少,提供了很多的默认参数,利用这些默认参数可以解决很多问题;并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件包可在puted kernel (kernel values in training_set_file)-d degree : set degree in kernel function (default 3)
-g gamma : set gamma in kernel function (default 1/num_features)
-r coef0 : set coef0 in kernel function (default 0)
-c cost : set the parameter C of C-SVC, epsilon-SVR, and nu-SVR (default 1)
-n nu : set the parameter nu of nu-SVC, one-class SVM, and nu-SVR (default 0.5)
-p epsilon : set the epsilon in loss function of epsilon-SVR (default 0.1)
-m cachesize : set cache memory size in MB (default )
-e epsilon : set tolerance of termination criterion (default 0.)
-h shrinking : whether to use the shrinking heuristics, 0 or 1 (default 1)
-b probability_estimates : whether to train a SVC or SVR model for probability estimates, 0 or 1 (default 0)
-wi weight : set the parameter C of class i to weight*C, for C-SVC (default 1)
-v n: n-fold cross validation mode
-q : quiet mode (no outputs)
ä¸æé«é¢æµçåç¡®çï¼
éè¿ä¸å®çè¿ç¨ï¼å¯ä»¥æé«é¢æµçåç¡®ç(å¨æç®2ä¸æ详ç»ä»ç»)ï¼
a.转æ¢æ°æ®ä¸ºlibsvmå¯ç¨å½¢å¼.(å¯ä»¥éè¿ä¸è½½çæ°æ®äºè§£æ ¼å¼ï¼
b.è¿è¡ä¸ä¸ªç®åç尺度åæ¢
c.å©ç¨RBF kernelï¼å©ç¨cross-validationæ¥æ¥æ¾æä½³çåæ° C å r
d.å©ç¨æä½³åæ°C å r ï¼æ¥è®ç»æ´ä¸ªæ°æ®é
e.æµè¯
åçä¾å1ï¼
1.è¿å ¥cmd模å¼ä¸ï¼è¾å ¥å¦ä¸ä»£ç ï¼å°ç°ææ°æ®è¿è¡é度åæ¢ï¼çæåæ¢åçæ°æ®æ件train.1.scale.txt
åæ°è¯´æï¼
-l åæ¢åçä¸é
-u åæ¢åçä¸é
-s åèä¸æ
2æ§è¡ä»¥ä¸ä»£ç
import os
os.chdir('C:\libsvm-3.\windows')#设å®è·¯å¾
from svmutil import
*y, x = svm_read_problem('train.1.scale.txt')#è¯»å ¥è®ç»æ°æ®
yt, xt = svm_read_problem('test.1.scale.txt')#è®ç»æµè¯æ°æ®
m = svm_train(y, x )#è®ç»
svm_predict(yt,xt,m)#æµè¯
精确度为Accuracy = .6% (/) (classification)ã
å¯è§æ们åªæ¯åäºç®åç尺度åæ¢åï¼é¢æµçæ£ç¡®ç大大æåäºã
3éè¿éæ©æä¼åæ°ï¼å次æé«é¢æµçåç¡®çï¼ï¼éè¦ætoolsæ件ä¸çgrid.pyæ·è´å°'C:\libsvm-3.\windows'ä¸ï¼
import os
os.chdir('C:\libsvm-3.\windows')#设å®è·¯å¾
from svmutil import
*from grid import
*rate, param = find_parameters('train.1.scale.txt', '-log2c -3,3,1 -log2g -3,3,1')
y, x = svm_read_problem('train.1.scale.txt')#è¯»å ¥è®ç»æ°æ®
yt, xt = svm_read_problem('test.1.scale.txt')#è®ç»æµè¯æ°æ®
m = svm_train(y, x ,'-c 2 -g 4')#è®ç»
p_label,p_acc,p_vals=svm_predict(yt,xt,m)#æµè¯
æ§è¡ä¸é¢çç¨åºï¼find_parmaterså½æ°ï¼å¯ä»¥æ¾å°å¯¹åºè®ç»æ°æ®è¾å¥½çåæ°ãåé¢çlog2c,log2gåå«è®¾ç½®Cårçæç´¢èå´ãæç´¢æºå¶æ¯ä»¥2为åºææ°æç´¢ï¼å¦ âlog2c â3 , 3,1 å°±æ¯åæ°C,ä»2^-3ï¼2^-2ï¼2^-1â¦æç´¢å°2^3.
æç´¢å°è¾å¥½åæ°åï¼å¨è®ç»çæ¶åå ä¸åæ°ç设置ã
å¦å¤ï¼è¯»è å¯ä»¥èªå·±è¯è¯æ°æ®é2,3.