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

Libsvm is a simple, easy-to-use, and efficient software for SVM classification and regression. (可用于分类和回归) It solves C-SVM classification, nu-SVM classification, one-class-SVM, epsilon-SVM regression, and nu-SVM regression. It also provides an automat

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 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 se

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)/

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

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

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

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

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

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

数据有两个方向,一个是偏计算机的,另一个是偏经济的.你学过Java,所以你可以偏将计算机基础1. 读书<Introduction to Data Mining>,这本书很浅显易懂,没有复杂高深的公式,很合适入门的人.另外可以用这本书做参考<Data Mining : Concepts and Techniques>.第二本比较厚,也多了一些数据仓库方面的知识.如果对算法比较喜欢,可以再阅读<Introduction to Machine Learning>.当然,还有&

经历手写SVM的惨烈教训(还是太年轻)之后,我决定使用工具箱/第三方库 Python libsvm的GitHub仓库 LibSVM是开源的SVM实现,支持C, C++, Java,Python , R 和 Matlab 等, 这里选择使用Python版本. 安装LibSVM 将LibSVM仓库的所有内容放入Python的包目录\Lib\site-packages或者工程目录中. 在libsvm根目录和python子目录下中分别新建名为__init__.py的空文件,这两个空文件将标识所在的目录为

1.      libSVM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库,这套库运算速度挺快,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.    本实验使用libSVM3.18版本. 2.      libSVM 3.18包含的内容(1)Java文件夹  ,主要应用于java平台:  (2)Python文件夹,是用来参数优选的工具,稍后介绍:  (3

原来这个实验已经做了的.也出现了些问题,但是上网找到了解决方法,那个时候是完成数据挖掘的课程论文,用WEKA运行LIBSVM,也没有很深入,简单跑出结果就算了. 这次想着研讨会就讲这个,想着深入进去,顺便看下用Java实现下算法,看下有没有可以深入的点,发篇中文核心. 但是上次是在实验室另一台机子上配置好的,换了个机子后,简单地装了下weka,没有把wlsvm.jar和libsvm.jar放到weka安装目录下,出现了libSVM classes not in CLASSPATH. 然后才想起原

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