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...
3)选择核函数:优先考虑使用RBF核函数4)用cross-validation(交叉验证)和grid-search得到最优的c和g方法一:cross-validation(交叉验证):m = svm_train(y, x, '-v 2')如果option参数-v为确切值,则svm_train返回model为一个数值,如果是svm分类则返回交叉验证的准确率,-v 的值要大于等于2,一般选用5.若为svm...
以LibSVM提供的样本特征集heart_scale为例,首先需要读取样本特征数据,可以利用svm-train.c文件中的read_problem函数,为了方便使用,对其进行了重写改写:// TrainingDataLoad.h /* Load training data from svm format file. - Editor: Yahui Liu. - Data: 2015-11-30 - Email: yahui.cvrs@gmail.com - ...
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...
4 进入网站后，可以看到libsvm的介绍，我们向下拉取页面找到download下载区。然后选择任意.zip或tar.gz格式下载libsvm的安装包。5 安装过程不赘述，一般的使用方法是我们按照libsvm所要求的格式准备数据集，并且对数据进行分析操作，并选择所使用的核函数，经过多种交叉比较选择最佳的参数C与g。最后获得向量机的模型。...
libsvm 的使用 1. libsvm 支持的SVM模型 官网地址:LIBSVM – A Library for Support Vector Machines libsvm 支持的 SVM 模型如下(C:classification,R:regression): C-SVC(C-support vector classification), nu-SVC(nu-support vector classification),...
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...