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libsvm是著名的SVM开源组件,目前有JAVA.C/C++,.NET 等多个版本,本人使用的是2.9libsvm命名空间下主要使用类:svm_model 为模型类,通过训练或加载训练好的模型文件获得svm_parameter 为参数类,主要为支持向量机设定参数,具体参数如下:     svm_parameter.svm_type     svm类型:SVM设置类型(默认svm_parameter.C_SVC)           svm_parameter.C_SVC -- C-SVC n(…
在java环境下用Libsvm包解决一个多分类问题. 1.将训练数据和测试数据按照libsvm的数据格式存放 可以写程序直接构造,libsvm的数据格式如下 Label 1:value 2:value …. 其中1.2是特征的序号,后面跟的是该特征值.当特征值为0的时候,可以省略不写,也就是说特征序号可以不连续.如-15 1:0.708 3:-0.3333..... 2.用svm-scale对数据进行归一化处理 之前一直训练失败的原因主要是没有对数据进行缩放,svm-scale.exe在libs…
http://blog.csdn.net/u010340854/article/details/19159883 https://github.com/cjlin1/libsvm 项目中要用到svm分类器,自己实现的话太费时间,于是寻找开源实现,找到了libsvm. Java版本是一个jar包,引入到工程中即可使用. 需要注意的是,java版本充满了c++风格(类名小写,命名使用下划线_分隔等等),使用者需要稍微适应一下. 核心类是svm类,最常用的几个方法如下(都是static方法): svm…
在上篇文章中对libsvm的流程和简单的java代码测试做了说明,本篇简单对libsvm如何在工程中实践进行简短说明,不当的地方欢迎大家指正. 第一步是对libsvm的预测函数进行调整,我是从svm_predict类中抽取部分代码组成预测防范,代码如下: /** * 对传入的文本特征根据训练好的分类模型进行分类 * @param model 已经训练好的模型 * @param contentFeature 传入的计算好的文本分词后的特征 * @return */ public static in…
一.需求:计算网页访问量前三名 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * 需求:计算网页访问量前三名 * 用户:喜欢视频 直播 * 帮助企业做经营和决策 * * 看数据 */ object UrlCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //1.加载数据 val conf:SparkConf = new Spa…
之前学习了SVM的原理(见http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6444249.html),以及SMO算法的理论基础(见http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6444516.html).最近又学习了SVM的实现:LibSVM(版本为3.22),在这里总结一下. 1. LibSVM整体框架 只看了分类部分: 统计类别总数,同时记录类别的标号,统计每个类的样本数目 将属于相同类的样本分组,连续存放 计算权重C 训练n(n-1)/…
之前学习了SVM的原理(见http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6444249.html),以及SMO算法的理论基础(见http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6444516.html).最近又学习了SVM的实现:LibSVM(版本为3.22),在这里总结一下. 1. LibSVM整体框架 Training: parse_command_line 从命令行读入需要设置的参数,并初始化各参数 read_problem 读入训练数…
libsvm 用SVM实现简单线性分类  (转自:http://www.cnblogs.com/freedomshe/archive/2012/10/09/2717356.html) 0. 下载libsvm压缩包解压到本地目录(from:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/index.html) 1. 新建JAVA工程,导入libsvm包及其源码2. 编写测试代码,使用libsvm函数进行分类预测3. 参考贴 一.新建JAVA工程,导入libsvm包…
主要参考博客: 1.eclipse + libsvm-3.12 用SVM实现简单线性分类    cnBlog中的主要介绍如何导入jar包的问题. 2.LIBSVM入门解读   CSDN,主要是对LIBSVM的官方网站的翻译 3.如何使用libsvm进行分类       新浪博客,这个是绝对的入门级的“人话”解读. 4.LIBSVM -- A Library for Support Vector Machines LIBSVM官方网站 5.支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界) 这个理论性很强…
使用libSvm实现文本分类的基本过程,此文参考 使用libsvm实现文本分类 对前期数据准备及后续的分类测试进行了验证,同时对文中作者的分词组件修改成hanLP分词,对数字进行过滤,仅保留长度大于1的词进行处理. 转上文作者写的分类流程: 选择文本训练数据集和测试数据集:训练集和测试集都是类标签已知的: 训练集文本预处理:这里主要包括分词.去停用词.建立词袋模型(倒排表): 选择文本分类使用的特征向量(词向量):最终的目标是使得最终选出的特征向量在多个类别之间具有一定的类别区分度,可以使用相关…