📄 lib-svm使用说明.htm
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document.MM_pgW=innerWidth; document.MM_pgH=innerHeight; onresize=MM_reloadPage; }}
else if (innerWidth!=document.MM_pgW || innerHeight!=document.MM_pgH) location.reload();
}
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<H3> </H3>
<H3>Lib-SVM使用说明</H3>
<P
class=style1>许多想用lib-svm解决分类或者回归的初学者可能像我一样一开始摸不着头绪。面对长篇的english,头都大了。有好心人把自己的经验总结了,我们就一起共享吧!
</P>
<P class=style1>附录 1 : LIBSVM 的简单介绍 </P>
<P class=style1><STRONG>1. LIBSVM 软件包简介 </STRONG></P>
<P class=style1>LIBSVM 是台湾大学林智仁 (Chih-Jen Lin) 博士等开发设计的一个操作简单、 </P>
<P class=style1>易于使用、快速有效的通用 SVM 软件包,可以解决分类问题(包括 C- SVC 、 </P>
<P class=style1>n - SVC )、回归问题(包括 e - SVR 、 n - SVR )以及分布估计(
one-class-SVM ) </P>
<P class=style1>等问题,提供了线性、多项式、径向基和 S 形函数四种常用的核函数供选择,可 </P>
<P class=style1>以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概 </P>
<P class=style1>率估计等。 LIBSVM 是一个开源的软件包,需要者都可以免费的从作者的个人主页
http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/ 处获得。他不仅提供了 LIBSVM 的 C++ 语言的算法源代码,还提供了
Python 、 Java 、 R 、 MATLAB 、 Perl 、 Ruby 、 LabVIEW </P>
<P class=style1>以及 C#.net 等各种语言的接口,可以方便的在 Windows 或 UNIX 平台下使用, </P>
<P class=style1>也便于科研工作者根据自己的需要进行改进(譬如设计使用符合自己特定问题需 </P>
<P class=style1>要的核函数等)。另外还提供了 WINDOWS 平台下的可视化操作工具 SVM-toy , </P>
<P class=style1>并且在进行模型参数选择时可以绘制出交叉验证精度的等高线图。 </P>
<P class=style1><STRONG>2. LIBSVM 使用方法简介 </STRONG></P>
<P class=style1>LIBSVM 在给出源代码的同时还提供了 Windows 操作系统下的可执行文件, </P>
<P class=style1>包括:进行支持向量机训练的 svmtrain.exe ;根据已获得的支持向量机模型对数 </P>
<P class=style1>据集进行预测的 svmpredict.exe ;以及对训练数据与测试数据进行简单缩放操作 </P>
<P class=style1>的 svmscale.exe 。它们都可以直接在 DOS 环境中使用。如果下载的包中只有 C++ </P>
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