准备工作: https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/,下载LIBSVM:(LIBSVM工具相较于MATLAB自带的工具:1).支持多分类及回归(‘-s 0’ ,‘-s 1' -> 多分类'-s 3':'-s 4' -> 回归:'-s 2' -> one-class SVM),matlab自带的仅支持二分类,且不支持回归2).支持核函数种类多样(linear;polynomial;RBF(radial basis function);sigmoi

具体请参考:http://lab.fs.uni-lj.si/lasin/wp/IMIT_files/neural/nn05_narnet/ 神经网络预测时间序列数据,有三种模型, 这里是给出的是第二种NAR,即只有时间序列数据y(t),没有x(t).具体训练和预测matlab代码如下: format compact % data settings N = 249; % number of samples Nu = 224; % number of learning samples y = Dat

支持向量机(support vector machine,SVM)是机器学习中一种流行的学习算法,在分类与回归分析中发挥着重要作用.基于SVM算法开发的工具箱有很多种,下面我们要安装的是十分受欢迎的libsvm工具箱. libsvm简介 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,它不仅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.修改以及在其它操作系统上应用: 该

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

原文: http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7849812 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.所有内容均来自Standford公开课machine

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

http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/collection-of-svm-libraries-by-language Support vector machines (SVMs) are supervised learning models with associated learning algorithms that analyze data and recognize patterns, used for classificati

1) 从LIBSVM的官网http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/上下载最新版本的LIBSVM,当前版本为libsvm-3.18.zip 2) 解压压缩包到电脑上一位置,如:C:\Program Files\libsvm-3.18 3) 假设你使用的是64位的操作系统和matlab.此时将libsvm-3.18文件夹下的windows目录添加到matlab目录中.即在matlab目录中添加:C:\ProgramFiles\libsvm-3.18\wind

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

 分类前具备的数据集: 书本第九章数据集(训练集):agesonly.csv和matchmaker.csv. agesonly.csv 格式是: 男年龄,女年龄,是否匹配成功 24,30,1 30,40,1 22,49,0 43,39,1 matchmaker.csv数据格式是:  年龄,是否抽烟,想要孩子,兴趣列表,地址 ,  年龄,是否抽烟,想要孩子,兴趣列表,地址  , 是否匹配成功. 数据每一行是两个人的个人信息和最终是否匹配 39,yes,no,skiing:knitting:danc

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(

前言 此教程专注于刚入门的小白, 且博客拥有时效性, 发布于2019年3月份, 可能后面的读者会发现一些问题, 欢迎底下评论出现的问题,我将尽可能更新解决方案. 我开始也在如何安装libsvm上出现了很多问题, 而网上的解决方案大都有一些问题,且发布时间比较早, 方案已经过时,于是我把经历的坑总结起来,供大家学习 版本声明 我的matlab版本为2016a, win10系统, 安装的是最新版的libsvm, version3.2.3 一,配置libsvm 1.首先需要下载libsvm包: htt

近日在开始学习Machine Learning SVM 相关算法,将Matlab平台安装SVM的步骤记录如下,亲测可用: 开发环境: Windows 8 64 bit, Matlab 2016a, SVM toolbox: libsvm Libsvm 下载地址: https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ UCI的机器学习训练和测试样本数据: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html 步骤一: 下载libsv

LIBSVM工具箱的安装 基本方法: 1.在网上下载LIBSVM工具箱. http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ 2.将LIBSVM工具箱所在目录添加到MATLAB工作搜索目录. 3.选择编译器: (1) 安装好VC++ 编译器: (2) 在MATLAB命令窗键入:mex –setup (3) 按提示选择相应的 C++ 编译器. 4.修改MATLAB自带的svmtrain函数名称. MATLAB自带svmtrain函数,与LIBSVM中函数名称冲突,必

最关键的是compilers的选择(对于把Microsoft visual stdio 2005或者其他的编译器安装在自定义目录下的这一步非常关键)  以下是步骤:>> mex -setup % 这是必须的Please choose your compiler for building external interface (MEX) files: Would you like mex to locate installed compilers [y]/n? %这次选择13,或许你也可以用其他

1.脚本 This directory includes some useful codes: 1. subset selection tools. (子集抽取工具) subset.py 2. parameter selection tools. (参数选优工具) grid.py 3. LIBSVM format checking tools(格式检查工具)checkdata.py Part I: Subset selection tools子集抽取 Introduction =========

没事玩了一下matlab 发现现在网上的代码都是一组数据预测 所以我就写个批量数据的预测 顺便学习下matlab ----------------------------------我是快乐的分割线------------------------------------ 灰色预测的主要思想是: 1.给定一组数据 2.进行累加,即 X(1)1=x(0)1 X(1)2=x(0)1+x(0)2 X(1)3=x(0)1+x(0)2+x(0)3 … 3.最终目的是为了构造预测方程: 其中: 而为了求得上式

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

1 首先我们要下载一个Libsvm 工具箱 其中,这一切都可以被下载到 2 我们解包 我解压在桌面上 住址C:\Users\Administrator\Desktop\libsvm 3打开matlab 导航到的例子,在下列文件夹 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdTAxMDQxNjEwMQ==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center"

灰色预测的主要特点是只需要4个数据,就能解决历史数据少,序列的完整性以及可靠性低的问题,能将无规律的原始数据进行生成得到规律性较强的生成序列,易于检验 但缺点是只适合中短期的预测,且只适合指数级增长的预测. 在建立灰色预测模型之前,需先对原始时间序列进行数据处理,经过数据预处理后的数据序列称为生成列.对原始数据进行预处理,不是寻找它的统计规律和概率分布,而是将杂乱无章的原始数据列通过一定的方法处理,变成有规律的时间序列数据,即以数找数的规律,再建立动态模型. 灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势