-libsvm_options:训练的参数,在第5点详细介绍。 4. 预测 libpredict函数用于对测试集的数据进行测试,还能对未知样本进行预测。 [predicted_label, accuracy, decision_values/prob_estimates] = svmpredict(testing_label_vector, testing_instance_matrix, model [, 'libsvm_options']); 这个函数包括四个参数,其...
-training_instance_matrix:训练样本的特征,如果有m个样本,每个样本特征是n维,则为m x n的矩阵(类型必须为double)。 -libsvm_options:训练的参数,在第3点详细介绍。 libsvmtrain函数返回训练好的SVM分类器模型model是一个结构体,包含以下成员: -Parameters: 一个5 x 1的矩阵,从上到下依次表示: -s SVM类型(...
libsvm参数说明(转载) libsvm在训练model的时候,有如下参数要设置,当然有默认的参数,但是在具体应用方面效果会大大折扣。 Options:可用的选项即表示的涵义如下 -s svm类型:SVM设置类型(默认0) 0 -- C-SVC 1 --v-SVC 2– 一类SVM 3 -- e -SVR 4 -- v-SVR -t 核函数类型:核函数设置类型(默认2) 0...
考虑选用RBF 核函数,训练数据形成模型(model),实质是算出了wx+b=0中的w,b. Svmtrain的用法:svmtrain [options] training_set_file [model_file];其中options涵义如下: -s svm类型:设置SVM 类型,默认值为0,可选类型有: 0 -- C- SVC 1 -- nu - SVC ...
Options:可用的选项即表示的涵义如下 -s svm类型:SVM设置类型(默认0) 0 -- C-SVC 1 -- v-SVC 2–一类SVM 3 -- e -SVR 4 -- v-SVR -t 核函数类型:核函数设置类型(默认2) 0–线性:u'v 1–多项式:(r*u'v + coef0)^degree 2–RBF函数:exp(-gamma|u-v|^2) ...
libsvm_options是需要设置的一系列参数,如果用回归的话,其中的-s参数值应为3。 参数说明: -s svm类型:SVM设置类型(默认0) 0 -- C-SVC 1 --v-SVC 2– 一类SVM 3 -- e -SVR 4 -- v-SVR -t 核函数类型:核函数设置类型(默认2) 0– 线性:u'v ...
Options:可用的选项即表示的涵义如下 -s svm类型:SVM设置类型(默认0) 0 -- C-SVC 1 -- v-SVC 2–一类SVM 3 -- e -SVR 4 -- v-SVR -t 核函数类型:核函数设置类型(默认2) 0–线性:u'v 1–多项式:(r*u'v + coef0)^degree 2–RBF函数:exp(-gamma|u-v|^2) ...
matlab接口中,libsvm可以使用的函数好像不多,具体在接口文件夹的README中有说明,可以使用的函数有如下几个,可以在matlab命令行直接使用(这是我的理解):Usage=matlab model = svmtrain(training_label_vector, training_instance_matrix , libsvm_options); -training_label_vec 2、tor: An m by 1 vector of ...
options: -s svm_type : set type of SVM (default 0) 0 -- C-SVC (multi-class classification) 1 -- nu-SVC (multi-class classification) 2 -- one-class SVM 3 -- epsilon-SVR (regression) 4 -- nu-SVR (regression) -t kernel_type : set type of kernel function (default 2) ...