一,简介 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,因此成为目前国内应用最多的SVM的库.详细的使用说明及博主博客见下链接: http://endual.iteye.com/blog/1267442. 这套库可以从http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/免费获得,解压后可以看到,主要有5个文件夹和一些c++源码文件. Java——主要是应用于java平台: Python——是用来参数优选的工具…

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…

Libliner 中的-s 参数选择:primal 和dual LIBLINEAR的优化算法主要分为两大类,即求解原问题(primal problem)和对偶问题(dual problem).求解原问题使用的是TRON的优化算法,对偶问题使用的是Coordinate Descent优化算法.总的来说,两个算法的优化效率都较高,但还是有各自更加擅长的场景.对于样本量不大,但是维度特别高的场景,如文本分类,更适合对偶问题求解,因为由于样本量小,计算出来的Kernel Matrix也不大,后面的优化也…

LibLinear(SVM包)的MATLAB安装 1 LIBSVM介绍 LIBSVM是众所周知的支持向量机分类工具包(一些支持向量机(SVM)的开源代码库的链接及其简介),运用方便简单,其中的核函数(常用核函数-Kernel Function)可以自己定义也可以默认.但是对一些大数据来说,有没有非线性映射,他们的性能差不多.如果不使用核,我们可以用线性分类或者回归来训练一个更大的数据集.这些数据往往具有非常高维的特征,例如文本分类Document classification.所以LIBSVM就…

http://ju.outofmemory.cn/entry/119152 http://www.cnblogs.com/zhizhan/p/4412343.html 支持向量机SVM是从线性可分情况下的最优分类面提出的.所谓最优分类,就是要求分类线不但能够将两类无错误的分开,而且两类之间的分类间隔最大,前者是保证经验风险最小(为0),而通过后面的讨论我们看到,使分类间隔最大实际上就是使得推广性中的置信范围最小.推广到高维空间,最优分类线就成为最优分类面. 支持向量机是利用分类间隔的思想进行训练…

libsvm该函数的调用方法 详细说明 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/26261173 须要载入(load)SVM的模型, 然后将结点转换为SVM的格式, 即索引(index)+数据(value)的形式; 释放SVM的model有专用的函数: svm_free_and_destroy_model, 否则easy内存泄露; 能够预測数据的概率, 则须要模型是概率模型, 返回的是一个类别数组(2分类, 则为2个值的…

今天自己在matlab中安装libsvm,下面是详细的步骤 1.首先下载libsvmhttp://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/我的matlab版本 R2016a,我的libsvm版本3.21 2.解压至指定目录将libsvm解压至XXX:\\MATLAB\R2016a\toolbox下,你也可以解压至你喜欢的地方,但是建议就解压在这里比较好. 3.现在大部分处理器都是64位的,我的也是64位的,所以就不说跟32位安装的区别了.进入libsvm-3.21中有…

根据本文后面部分博友提出的在配置过程中出现的问题,其中需要特别强调的一点:整个过程,都是在 libsvm-3.12\matlab目录下操作的.如果这一点你忽视了,你不可能解决配置中报的Bug,即使重新安装matlab也不行. 本文的配置路径为 D:\MATLAB\R2010a\toolbox\libsvm-3.12\matlab,从始至终都是在这个目录下进行的. 当然,你也可以将编译好的文件拷贝到任何地方,只要你当前的工作目录中有这四个文件即可./////////////////////////…

一.参数说明 English libsvm_options: -s svm_type : set type of SVM (default 0) 0 -- C-SVC        1 -- nu-SVC        2 -- one-class SVM        3 -- epsilon-SVR        4 -- nu-SVR-t kernel_type : set type of kernel function (default 2)        0 -- linear: u'…

以上是我上一篇文章中的代码实现,里面分别用了opencv中的SVM和LibSVM,opencv的SVM用起来更方便,但貌似内部其实也是基于Libsvm,同样的参数训练出来的结果是一致的,里面有Libsvm的调用过程,如果用libsvm需要在工程里面添加libsvm的源码文件分别是svm.h和svm.cpp,林智仁的库里自带的那两个核心文件即可. libsvm的用法让人更感觉是在用C的写法,opencv封装过的易用性更好,稍后我会把工程文件放到github上供大家下载,若有什么错误,还请批评指教~…