LIBSVM 数据格式需要---------------------- 决策属性 条件属性a 条件属性b ... 2 1:7 2:5 ... 1 1:4 2:2 ... 数据格式转换---------------------- 当数据较少时,可以用formatdatalibsvm轻松地将文本数据转换成为svm工具使用的数据. 使用方法为: 1,打开FormatDataLibsvm.xls然后将数据粘贴到sheet1的topleft单元. 输入格式为: 条件属性a 条件属性b ... 决策属性 7

简介:Libsvm is a simple, easy-to-use, and efficient software for SVM classification and regression. It solves C-SVM classification, nu-SVM classification, one-class-SVM, epsilon-SVM regression, and nu-SVM regression. It also provides an automatic model

最近在做基于无线感知的身份识别这个工作,在后期数据处理阶段,需要使用二分类的方法进行训练模型.本身使用matlab做,所以看了一下网上很多都是使用libsvm这个工具箱,就去下载了,既然用到了想着就把这个东西梳理一下,顺便记录一下过程中的遇到的问题. 1.  Libsvm下载与安装 Libsvm这个工具箱是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发的一套基于SVM的模式识别的软件包,网上也有详细的介绍,还有源代码,很方便学习. 下载:https://www.csie.ntu.edu.t

学习OpenCV——SVM 学习SVM,首先通过http://zh.wikipedia.org/wiki/SVM, 再通过博客http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/6969904 OpenCV开发SVM算法是基于LibSVM软件包开发的,LibSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)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.用opencv使用SVM算法的大概流程是 1)设置训练样本集 需要两组数

原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_57a1cae80101bit5.html 举例说明 svmtrain -s 0 -?c 1000 -t 1 -g 1 -r 1 -d 3 data_file 训练一个由多项式核(u'v+1)^3和C=1000组成的分类器. svmtrain -s 1 -n 0.1 -t 2 -g 0.5 -e 0.00001 data_file 在RBF核函数exp(-0.5|u-v|^2)和终止允许限0.00001的条件下,训练一个?-SV

下面这是opencv官方文档中的代码,我加了一部分注释: #include "stdafx.h" #include "opencv2/core/core.hpp" #include "highgui.h" #include "ml.h" using namespace cv; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { // , height = ; Mat image = Mat::zero

One Class SVM 是指你的training data 只有一类positive (或者negative)的data, 而没有另外的一类.在这时,你需要learn的实际上你training data 的boundary.而这时不能使用 maximum margin 了,因为你没有两类的data. 所以呢,在这边文章中,“Estimating the support of a high-dimensional distribution”, Schölkopf 假设最好的boundary要远

如何使用libsvm进行分类   这帖子就是初步教教刚接触libsvm(svm)的同学如何利用libsvm进行分类预测,关于参数寻优的问题在这里姑且不谈,另有帖子详述. 其实使用libsvm进行分类很简单,只需要有属性矩阵和标签,然后就可以建立分类模型(model),然后利用得到的这个model进行分类预测了. 那神马是属性矩阵?神马又是标签呢?我举一个直白的不能在直白的例子:说一个班级里面有两个男生(男生1.男生2),两个女生(女生1.女生2),其中 男生1 身高:176cm 体重:70kg:

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'

最近在实验室和师兄师姐在做有关RCNN的研究,发现这里面坑很深呀,在网上找了一个大牛的博客,准备下来继追OPENCV同时,再来追一个RCNN的学习笔记的博文,博文地址如下:http://blog.csdn.net/column/details/ym-alanyannick.html,真的很感谢原作者提供这么好的学习资料,我就站在巨人的肩膀上总结学习下. ------------------------------------------------------------ 二次编辑: 继上次对R

文章来源:http://www.matlabsky.com/thread-12379-1-1.html 这篇文章的讲解的真的是言简意赅,很简单的例子就把这个入门的门槛降低了不少,目前的情况是,我都晓得这个原理了(稍微嘚瑟一下),但是还是情不自禁的把faruto这位svm大神请出来,让初学者好好膜拜一番,哈哈! 这帖子就是初步教教刚接触libsvm(svm)的同学如何利用libsvm进行分类预测,关于参数寻优的问题在这里姑且不谈,另有帖子详述. 其实使用libsvm进行分类很简单,只需要有属性矩阵

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'*v 1 -- polynomial: (gamma*u'*v + coef0)

(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报  分类: OpenCV(60)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(

LibSVM使用指南 一.     SVM简介 在进行下面的内容时我们认为你已经具备了数据挖掘的基础知识. SVM是新近出现的强大的数据挖掘工具,它在文本分类.手写文字识别.图像分类.生物序列分析等实际应用中表现出非常好的性能.SVM属于监督学习算法,样本以属性向量的形式提供,所以输入空间是Rn的子集. 如图1所示,SVM的目标是找到两个间距尽可能大的边界平面来把样本本点分开,以”最小化泛化误差“,即对新的样本点进行分类预测时,出错的几率最小.落在边界平面上的点称为支持向量.Vapnik证明如果

细分析了cvhop.cpp中的compute函数,可以直接调用它来获得样本HOG,然后训练得到检测算子 1.制作样本2.对每一张图片调用hog.compute(img, descriptors,Size(8,8), Size(0,0));可以生成hog descriptors,把它保存到文件中for(int j=0;j<3780;j++)fprintf(f,"%f,",descriptors[j]);3.利用SVM进行训练和分类,可得到权重系数,即getDefaultPeople

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(

    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2.82 libsvm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_typesvm类型:SVM设置类型(默认svm_parameter.C_SVC)svm_parameter.C_SVC -- C-SVCsvm_parameter.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

原博文:http://www.cnblogs.com/soulmate1023/p/5530600.html 文章简要介绍RCNN的框架,主要包含: 原图-->候选区域生成-->对每个候选区域利用深度学习网络进行特征提取-->特征送入每一类SVM分类器中判别-->回归器修正候选框位置 经典图: 下面对每一个步骤详细分析: 1.候选区域生成: 使用Selective Search(选择性搜索)方法从一张图片中生成许多小图,Selective Search是先用过分割手段将图片完全分割

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'*v 1 -- polynomial: (gamma*u'*v + coef0)^de