原理: 1. pluskid(张弛原)的支持向量机教程(人家现在都是大牛了) http://blog.pluskid.org/?page_id=683 2. JerryLead机器学习教程 http://www.cnblogs.com/jerrylead/tag/Machine%20Learning/ 使用指南: 1. 林智仁教授给的官方FAQ,解答一些常见问题 http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/faq.html#f804 2.  官方使用指南(如…

支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本 .非线性及高维模式识别 中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中.支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小 原理基础上的,根据有限的样本信息在模型的复杂性(即对特定训练样本的学习精度,Accuracy)和学习能力(即无错误地识别任意样本的能力)之间寻求最佳折衷,以期获得最好的推广能力(或称泛化能力).SVM理论的学习,请参…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…

统计手写数字集的HOG特征 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 这篇文章是模式识别的小作业,利用svm实现Minist数据集手写体识别,在这里我实现了opencv中的svm和libsvm两个版本,供大家做参考. [https://github.com/YihangLou/SVM-Minist-HandWriting-Recognition]https://github.com/YihangLou/…

最近因工作需要,学习了台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等人开发的SVM算法开源算法包. 为了以后方便查阅,特把环境配置及参数设置等方面的信息记录下来. 林教授年轻时照片 SVM属于十大挖掘算法之一,主要用于分类和回归.本文主要介绍怎么使用LIBSVM的回归进行数值预测. LIBSVM内置了多种编程语言的接口,本文选择Python. 1  LIBSVM官方网址…

看了很多资料(包括我们实验室群里师兄上传的资料),算是掌握了libsvm的正确安装和使用,把结果告诉大家以方便以后使用. 1. 参考网站: libsvm库下载:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ 视频:http://v.youku.com/v_showMini/id_XMjc2NTY3MzYw_ft_131.html (有小问题,等下会提到) 详解:http://www.matlabsky.com/thread-11925-1-1.html 2.…

代码文件主要针对Matlab进行说明,但个人仍觉得讲解的支持向量机内容非常棒,可以做为理解这一统计方法的辅助资料; LibSVM是台湾林智仁(Chih-Jen Lin)教授2001年开发的一套支持向量机的库,这套库运算速度还是挺快的,可以很方便的对数据做分类或回归.由于libSVM程序小,运用灵活,输入参数少,并且是开源的,易于扩展,因此成为目前国内应用最多的SVM的库. 这套库可以从http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/免费获得,目前已经发展到2.89版.下载.z…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

今天听了一个师兄的讲课,才发现我一直在科研上特别差劲,主要表现在以下几个方面,(现在提出也为了督促自己在以后的学习工作道路上能够避免这些问题) 1.做事情总是有头无尾,致使知识点不能一次搞透,每次在用到相同知识点的时候才发现之前对这个知识了解的还是不透彻. 2.不善于总结,做的东西(如代码和论文)很多也比较杂,但是却没有记录每一项工作,致使到最后很难理清之前做过的东西. 3.检索能力较差,致使寻找自己需要的资料需要耗费太长的时间. 4.阅读文献的数量太少,因此很难提出新的想法和见解. 以上4点是…

原文:http://blog.csdn.net/flydreamgg/article/details/4470121 其实,在之前上海交大模式分析与机器智能实验室对2.6版本的svm.cpp做了部分注解,(在哪里?google一下你就知道).但是,这个注释只是针对代码而注释,整篇看下来,你会发现除了理解几个参数的含义,还是会对libsvm一头雾水.当然作为理解程序的辅助材料,还是有很大用处的.特别是,对几个结构体的说明,比较清楚.但是要清楚程序具体做了什么,还是要追踪程序中去. 由于svm涉及的…

一:libsvm包下载与使用:      LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等开发设计的一个简单.易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包,他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件,还提供了源代码,方便改进.在作者主页http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/可以方便下载. 1. 把包解压在C盘之中,如:C:\libsvm-3.18 2. 因为要用libsvm自带的脚本grid.py和easy.py,需要去官网下载绘图…

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…

最近一个图像识别项目里需要对分类的结果进行打分,因为使用的是libsvm3.12,一开始决定直接将svm_predict_values函数的dec_values作为评分返回,后来研究了之后才觉得里面有的东西还挺有趣. 首先介绍一下SVM中的多分类方法.目前SVM多分类流行的策略有one-against-all以及one-against-one两种,libsvm中的多分类是采用的one-against-one策略,其他有一些开源库如SVM-Light采用one-against-all.对于N类的数…

SVM学习资料 2013-06-21 17:29 by 夜与周公, 227 阅读, 0 评论, 收藏, 编辑 SVM(support vector machine),被认为是“off-the-shelf”最好的监督机器学习算法之一,甚至很多人认为可以把“之一”去掉.SVM有着天然的intuition,大量的数学推导和优雅的解形式(有了大量的数学推导,自然就容易发paper啦).实际上SVM在工业界也有着广泛的应用如,文本分类.图像分类.生物医学诊断和手写字符识别等.有关SVM资源非常之多,本文尝…

以前接触过libsvm,现在算在实际的应用中学习 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. 参数认识 LIBSVM使用的数据格式该软件使用的训练数据和检验数据文件格式如下: [label] [index1]:[value1] [index2]:[v…

方法一. 利用VS生成动态库的安装    详细可参考这篇博文进行操作:https://blog.csdn.net/jeryjeryjery/article/details/72628255 方法二. 使用Anaconda进行安装   由于本人电脑中并没有VS,因此再查阅了一些资料后找到Anaconda下libsvm的安装:   (1)进入该网站(https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/) 进行libsvm的wheel的下载:   其中cp36对应着p…

==>转自:http://blog.163.com/crazyzcs@126/blog/static/129742050201061192243911/ http://www.ilovematlab.cn/viewthread.php?tid=74019&sid=vYpSs5 SVM相关资源汇总[matlab-libsvm-class-regress](by faruto)SVM相关资源汇总[matlab-libsvm-class-regress](by faruto)          …

对于多分类问题以及核函数的选取,以下经验规则可以借鉴: 如果如果特征数远远大于样本数的情况下,使用线性核就可以了. 如果特征数和样本数都很大,例如文档分类,一般使用线性核, LIBLINEAR比LIBSVM速度要快很多. 如果特征数远小于样本数,这种情况一般使用RBF.但是如果一定要用线性核,则选择LIBLINEAR较好,而且使用-s 2选项 原文: http://orangeprince.info/2014/11/23/libsvm-liblinear-2/ http://orangeprin…

原文:http://blog.csdn.net/u014691453/article/details/40393137 软件版本: Visual Studio版本:VS2012 (注:使用方法在 VS2010 上面亲测同样可用,只是可能会出现的问题是: VS2010 和 VS2012 之间有些函数写法不同,需在编译前做改动,譬如 VS2010 的 scanf 对比 VS2012 的 scanf_s ) libsvm版本:libsvm-3.18 声明: 如果你找到了我这篇标题的文章,那很大程度上意…

原文:http://developer.51cto.com/art/201501/464174.htm 编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning i…

转载:http://dataunion.org/8463.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智…

一.安装 http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/matlab/.在这个地址上可以下的包含matlab接口的源程序.下载完后可以放到放到任意的盘上解压,最好建一个专门来放matlab程序的文件夹.打开matlab,在matlab的面板上找到set path选项(不同版本不一样R2010b在file菜单下),将刚下载的libsvm整个目录都添加到matlab的搜索路径里.然后将当前路径定位到libsvm/matlab目录下(在current floder(…

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…

编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Ju…

感谢:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Jurgen Schmidhuber…

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 機器學習.深度學習方面不錯的資料,轉載. 原作:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md 原作作者會不斷更新.本文更新至2014-12-21 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍非常全面.从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep L…

代码文件主要针对Matlab进行说明,但个人仍觉得讲解的支持向量机内容非常棒,可以做为理解这一统计方法的辅助资料; LibSVM是台湾林智仁(Chih-Jen Lin)教授2001年开发的一套支持向量机的库,这套库运算速度还是挺快的,可以很方便的对数据做分类或回归.由于libSVM程序小,运用灵活,输入参数少,并且是开源的,易于扩展,因此成为目前国内应用最多的SVM的库. 这套库可以从http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/免费获得,目前已经发展到2.89版.下载.z…

编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.并且原文也会不定期的更新.望看到文章的朋友能够学到很多其它. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍非常全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室…

LibSVM是weka3.5以后的版本新加的功能,使用这个算法必须自己下载jar包,配置进项目: LibSVM在weka可视化界面的使用,很多人写过,但在clipse下的调用资料却不多,试了很多都不能完成,报错 libsvm classes not in CLASSPATH LibSVM 下载地址:不需要翻墙    https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ github地址:https://github.com/cjlin1/libsvm 步骤:1)下…

自学成才秘籍!机器学习&深度学习经典资料汇总 转自:中国大数据: http://www.thebigdata.cn/JiShuBoKe/13299.html [日期:2015-01-27] 来源:亚马逊  作者: [字体:大 中 小] 小编都深深的震惊了,到底是谁那么好整理了那么多干货性的书籍.小编对此人表示崇高的敬意,小编不是文章的生产者,只是文章的搬运工. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感…