我们将svm修改移植时只需要仿照svm_train.c或svm_predict.c进行修改就可以了。 2. svm.h中重要数据结构及函数分析(参考README) 大部分函数在头文件“svm.h”,因此在自己的C/C++文件中必须#include "svm.h",而且 要将svm.cpp一同编译到自己的程序当中。可以参考svm-train.c和svm-predict.c。在 svm.h中定义...
-c cost:设置C-SVC,e -SVR和v-SVR的参数(损失函数)(默认1) -g r(gama):核函数中的gamma函数设置(针对多项式/rbf/sigmoid核函数)
在使用LIBSVM之前,需要对数据进行预处理,例如标准化、归一化等。这有助于提高模型的性能。 2.参数设置 正则化参数C对模型的性能有很大影响,一般情况下,C越大,容错空间越小,可能导致过拟合;C越小,容错空间越大,可能导致欠拟合。在进行模型选择时,可以通过交叉验证等方法选择最佳的C值。 3.核函数选择 4.数据不...
libsvm提供了几个小工具包,其中包括了tools中的grid.py,能够快速选择最优参数c和g $ python grid.py svmguide1.scale 2.0 2.0 96.8922 (Best C=2.0, γ=2.0 with five-fold cross-validation rate=96.8922%) 5)使用最优参数C和g去训练training set 6)测试: 在svmutil.py,可使用函数svm_predict获得分类...
LIBSVM 使用的一般步骤是: 1)按照LIBSVM软件包所要求的格式准备数据集; 2)对数据进行简单的缩放操作; 3)首要考虑选用RBF 核函数; 4)采用交叉验证选择最佳参数C与g ; 5)采用最佳参数C与g 对整个训练集进行训练获取支持向量机模型; 6)利用获取的模型进行测试与预测。
- -c:表示 SVM 的成本参数 C。默认值为 1.0,表示使用线性核函数。 - -g:表示 SVM 的梯度裁剪参数。默认值为 0.1,表示启用梯度裁剪。 - -b:表示是否在输出结果中包含预测样本的类别。默认值为 0,表示不输出。 3.使用 libsvm 的注意事项 在使用libsvm 时,我们需要注意以下几点: - 安装 libsvm 时,需要...
1）准备数据集，按照LibSVM要求的格式。2）对数据进行简单缩放，以便在训练过程中更有效地处理。3）考虑选用RBF核函数，它在处理非线性问题时表现优异。4）通过交叉验证选择最佳参数C和g，以优化模型性能。5）使用最佳参数C和g对整个训练集进行支持向量机模型训练。6）利用训练好的模型进行测试和预测。Li...
首先附上使用过程step1: 输入>>mex -setupstep2:Please choose your compiler for building external interface (MEX) files:Would you like mex to locate installed compilers [y]/n? 是否让matlab自动检测编译器 可以选ystep3:Select a compiler:[1] Lcc-win32 C 2.4.1 in E:\PROGRA~1\MATLAB\R2010a\...