Usage: [predicted_label, accuracy, decision_values/prob_estimates] = svmpredict(testing_label_vector, testing_instance_matrix, model, 'libsvm_options') [predicted_label] = svmpredict(testing_label_vector, testing_instance_matrix, model, 'libsvm_options')因此，你要么返回一个predict...
C、 在命令行输入 make 进行编译,在D:\Program Files\MATLAB\R2015b\toolbox\libsvm-3.23\matlab 生成svmtrain.mexw64、svmpredict.mexw64、libsvmread.mexw64, libsvmwrite.mexw64这四个文件,仔细查看,如果没有编译成功也无法使用。 D、到这一步其实应该是没啥问题了,可以在命令行输入 which svm,会输出...
C、 在命令行输入 make 进行编译,在D:\Program Files\MATLAB\R2015b\toolbox\libsvm-3.23\matlab 生成svmtrain.mexw64、svmpredict.mexw64、libsvmread.mexw64, libsvmwrite.mexw64这四个文件,仔细查看,如果没有编译成功也无法使用。 D、到这一步其实应该是没啥问题了,可以在命令行输入 which svm,会输出...
升维,就是把样本向高维空间做映射,一般情况下这会增加计算的复杂性,甚至会引起"",因而人们很少问津.但是作为分类、回归等问题来说,很可能在低维样本空间无法线性处理的样本集,在高维特征空间中却可以通过一个线性超平面实现线性划分(或回归).一般的升维都会带来计算的复杂化,SVM方法巧妙地解决了这个难题:应用的展开定...
如果是7.0以上版本 edit svmtrain edit svmclassify edit svmpredict function [svm_struct, svIndex] = svmtrain(training, groupnames, varargin) %SVMTRAIN trains a support vector machine classifier % % SVMStruct = SVMTRAIN(TRAINING,GROUP) trains a support vector machine % classifier using data ...
1 训练:model = svmtrain(trainlabel,traindata,PARAMETERS); 2 3 预测:[predictlabel,predictacc] =svmpredict(testlabel,testdata,model); 1. 2. 3. PARAMETERS一般是用键值对的方式,如‘-s 0 -c 100 -g 0.8 -t 2 -b 1’ 可以没有,没有就是默认参数。一般来说为了达到好的结果都会进行调参 ...
1训练:model =svmtrain(trainlabel,traindata,PARAMETERS);23预测:[predictlabel,predictacc] =svmpredict(testlabel,testdata,model); PARAMETERS一般是用键值对的方式,如‘-s 0 -c 100 -g 0.8 -t 2 -b 1’ 可以没有,没有就是默认参数。一般来说为了达到好的结果都会进行调参 ...