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

g++参数介绍 From: http://www.cnblogs.com/lidan/archive/2011/05/25/2239517.html gcc and g++分别是gnu的c & c++编译器 gcc/g++在执行编译工作的时候,总共需要4步 1.预处理,生成.i的文件 预处理器cpp2.将预处理后的文件不转换成汇编语言,生成文件.s 编译器egcs3.有汇编变为目标代码(机器代码)生成.o的文件 汇编器as4.连接目标代码,生成可执行程序 连接器ld 1.总体选项 -E 只激活预

2016年12月9日16:48:53 ----------------------------- 内容目录: [介绍] gcc and g++分别是gnu的c & c++编译器 gcc/g++在执行编译工作的时候,总共需要4步 1.预处理,生成.i的文件[预处理器cpp] 2.将预处理后的文件不转换成汇编语言,生成文件.s[编译器egcs] 3.有汇编变为目标代码(机器代码)生成.o的文件[汇编器as] 4.连接目标代码,生成可执行程序[链接器ld] [参数详解] -x language fil

scons用户指南 翻译 http://blog.csdn.net/andyelvis/article/category/948141 官网文档 http://www.scons.org/documentation.php ===================================== UNIX系统开发-gcc参数详解 [介绍] gcc and g++分别是gnu的c & c++编译器 gcc/g++在执行编译工作的时候,总共需要4步 1.预处理,生成.i的文件[预处理器cpp] 2

C和C++ 编译器是集成的.他们都要用四个步骤中的一个或多个处理输入文件: 预处理 (preprocessing),编译(compilation),汇编(assembly)和连接(linking).源文件后缀名标识源文件的 语言,但是对编译器来说,后缀名控制着缺省设定: gcc  认为预处理后的文件(.i)是C文件,并且设定C形式的连接. g++  认为预处理后的文件(.i)是C++ 文件,并且设定C++ 形式的连接. 源文件后缀名指出语言种类以及后期的操作: .c      C源程序;预处理,

转自http://www.cnblogs.com/lidan/archive/2011/05/25/2239517.html [介绍] gcc and g++分别是gnu的c & c++编译器   gcc/g++在执行编译工作的时候,总共需要4步   1.预处理,生成.i的文件 预处理器cpp2.将预处理后的文件不转换成汇编语言,生成文件.s 编译器egcs3.有汇编变为目标代码(机器代码)生成.o的文件 汇编器as4.连接目标代码,生成可执行程序 连接器ld 1.总体选项 -E   只激活预处

12.支持向量机 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 12.2 大间距的直观理解- Large Margin Intuition 人们有时将支持向量机看作是大间距分类器.在这一部分,我将介绍其中的含义,这有助于我们直观理解 SVM 模型的假设是什么样的.以下图片展示的是SVM的代价函数: 最小化SVM代价函数的必要条件 如果你有一个正样本,y=1,则只有在z>=1时代价函数\(cost_1(z)\)才等于0.

原文链接:http://www.cnblogs.com/gnuhpc/ 完整备份: 建立测试路径与档案 mkdir test touch test/{a,b,c} 在test下生成三个文件 执行完整备份 tar -g snapshot -zcf backup_full.tar.gz test 查看 tarball 内容 tar ztf backup_full.tar.gz test/ test/a test/b test/c 差异+增量备份 : 新增一个档案, 并修改一个档案内容 touch t

在mysql命令行工具中执行查询时,当表的列很多的时候显示很乱. 上面的显示你肯定看不清楚吧.以上方式是默认以列(表格)形式显示的.那怎么以行(表单)的方式显示呢,请看下面 OK,搞定. 参考文档:http://blog.csdn.net/warmspace2008/article/details/8334010

-static  此选项将禁止使用动态库,所以,编译出来的东西,一般都很大,也不需要什么 动态连接库,就可以运行. -share  此选项将尽量使用动态库,所以生成文件比较小,但是需要系统由动态库.

OpenCV中的SVM参数优化 svm参数优化opencv SVMSVR参数优化CvSVMopencv CvSVM        SVM(支持向量机)是机器学习算法里用得最多的一种算法.SVM最常用的是用于分类,不过SVM也可以用于回归,我的实验中就是用SVM来实现SVR(支持向量回归). 对于功能这么强的算法,OpenCV中自然也是有集成好了,我们可以直接调用.OpenCV中的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

#include <iostream>#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <opencv2/ml/ml.hpp>//#include <opencv2/gpu/gpu.hpp>#include <fstream>#include <iomanip> #include "opencv2/imgp

SVC继承了父类BaseSVC SVC类主要方法: ★__init__() 主要参数: C: float参数 默认值为1.0 错误项的惩罚系数.C越大,即对分错样本的惩罚程度越大,因此在训练样本中准确率越高,但是泛化能力降低,也就是对测试数据的分类准确率降低.相反,减小C的话,容许训练样本中有一些误分类错误样本,泛化能力强.对于训练样本带有噪声的情况,一般采用后者,把训练样本集中错误分类的样本作为噪声. kernel: str参数 默认为‘rbf’ 算法中采用的核函数类型,可选参数有: ‘lin

载时自http://blog.csdn.net/u011177305/article/details/46458801?locationNum=1 OpenCV中SVM类是提供了优化参数值功能的,下面讲讲具体的做法. 要让svm自动优化参数,那么训练时就不能再用train函数了,而应该用train_auto函数.下面是train_auto的函数原型 C++: bool CvSVM:: train_auto (const Mat & trainData , const Mat & respo

SVM(支撑向量机模型)是二(多)分类问题中经常使用的方法,思想比较简单,但是具体实现与求解细节对工程人员来说比较复杂,如需了解SVM的入门知识和中级进阶可点此下载.本文从应用的角度出发,使用Libsvm函数库解决SVM模型的分类与回归问题. 说明:libsvm是实现svm的便捷开源工具,应用广泛,由国立台湾大学Chih-Chung Chang和Chih-Jen Lin编写,可以实现基于SVM的分类和回归. 1.分类 在Matlab下下载测试数据heart_sacle运行程序: load hea

在Ubuntu上使用libsvm(附上官网链接以及安装方法)进行SVM的实践: 1.代码演示:(来自一段文本分类的代码) # encoding=utf8 __author__ = 'wang' # set the encoding of input file utf-8 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import os from svmutil import * import subprocess # get the

主要就是讲解利用libsvm-mat工具箱建立分类(回归模型)后,得到的模型model里面参数的意义都是神马?以及如果通过model得到相应模型的表达式,这里主要以分类问题为例子.测试数据使用的是libsvm-mat自带的heart_scale.mat数据(270*13的一个属性据矩阵,共有270个样本,每个样本有13个属性),方便大家自己测试学习.首先上一个简短的测试代码: %% ModelDecryption % by faruto @ faruto's Studio~ % http://b

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

http://blog.sina.com.cn/s/blog_6646924501018fqc.html 主要就是讲解利用libsvm-mat工具箱建立分类(回归模型)后,得到的模型model里面参数的意义都是神马?以及如果通过model得到相应模型的表达式,这里主要以分类问题为例子. 测试数据使用的是libsvm-mat自带的heart_scale.mat数据(270*13的一个属性据矩阵,共有270个样本,每个样本有13个属性),方便大家自己测试学习. 首先上一个简短的测试代码: %% Mo

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/zhazhiqiang/ 未经允许请勿用于商业用途)   一.理论 参考网友的博客: (1)[理论]支持向量机1: Maximum Margin Classifier —— 支持向量机简介 (2)[理论]支持向量机2: Support Vector —— 介绍支持向量机目标函数的 dual 优化推导,并得出“支持向量”的概念 (3)[理论]支持向量机3:Kernel —— 介绍核方法,并由此将支持向量机推广到非线性的情况 (4)[理论]

(简单介绍一下支持向量机,详细介绍尤其是算法过程可以查阅其他资) 在机器学习领域,支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别.分类(异常值检测)以及回归分析. 其具有以下特征: (1)SVM可以表示为凸优化问题,因此可以利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值.而其他分类方法都采用一种基于贪心学习的策略来搜索假设空间,这种方法一般只能获得局部最优解. (2) SVM通过最大化决策边界的边缘来实现控制模型的能力.尽管如此,用户必须