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href="http://mirrorlake.bokee.com/5133633.html">LIBSVM程序学习笔记之二</A></DIV>
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<H2 class=diaryTitle>LIBSVM程序学习笔记之一</H2><B>关键词</B>： <A
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href="http://tag.bokee.com/tag/SVM" target=_blank>SVM</A> <A
href="http://tag.bokee.com/tag/»Ø¹é" target=_blank>回归</A> <A
href="http://tag.bokee.com/tag/python" target=_blank>python</A>
<P>在用林智仁老师的LIBSVM-2.82做SVM回归的过程中，深深得益于网上共享的学习笔记以及一些热心网友的帮助（哪怕只是一句提醒），前面想着一定要写个学习笔记。自己会用了之后，突然发现原来值得讲出来的实在很少，甚至不想再写什么。想到自己花大概两个月才把一个程序跑明白，觉得还是因为其中有些让自己头疼的问题的，想必其他学习者未尝不需要多花功夫琢磨这些，未免浪费时间（技术问题嘛），还是写一个简单的学习笔记，把自己觉得最要弄明白的难点记下来吧。<BR><BR>装microsoft
Visualstudio 6.0（是装python需要的，可能是需要c语言的环境吧）<BR>装gnuplot
:gp400win32<BR>装python<BR><BR>试运行程序中遇到的问题<BR><BR>读PYTHON写的GRID.PY程序<BR>问题1：程序的路径指定问题
在程序的相关语句中指出调用的程序的路径<BR>注意类似：<BR>D:\programm files\gnuplot.exe
这样的路径会报错，因为程序在读语句时在programm后面断句，而不是把programm
files整体当作一个路径<BR><BR>问题2：命令行运行PYTHON 以及输入参数 <BR>E:\libsvm-2.82\tools>python
gridregcopy.py,首先进入到PYTHON程序的上一级路径
然后用python接程序名称以及参数<BR><BR>当时的问题是怎么也弄不明白PYTHON程序自带的几个操作窗口都不能进行程序的运行。呵呵，好像都只是脚本编辑器（反正我能用命令行运行就可以了——何况加一个"！"就可以在MATLAB中执行）。<BR>另外关于参数，读原程序怎么也不懂，看了魏忠的学习笔记才明白的：<BR>OS.ARGV<BR>可以在命令行输入，作为OS.ARGV列表的值。但是注意OS.ARGV[0]默认的就是所执行的程序本身,也就是除了输入的N个参数，OS.ARGV列表实际上有N+1个值，其中输入的第一个参数就是OS.ARGV[1]，也就是它的第二个参数。<BR><BR>问题3:参数选择程序跑不动
<BR>提示:<BR>worker local quit<BR>晕了几天后面终于明白不是程序有问题，是因为数据量太大，程序直接溢出的缘故：注意有一个参数-M
用来选择缓存的大小。<BR><BR>subset这个程序仍然运行不了——不知道自己的数据和程序包里给出的例子有什么区别。不过我的s数据量小，这个不能用不碍事。<BR><BR>注意:<BR>testing
data/training data(不同文件)
需要一起scale。<BR>也就是要把测试集和训练集在一个框架下进行归一化处理，很容易想见的道理（可是容易忽略）。<BR><BR>n-fold cross
validation<BR>n 就是要拆成几组，像 n=3 就会拆成三組，然后先拿1和2来train model 并predict 3 以得到正确率；
再来拿2和3 train 并predict 1，最后用1和3 train并predict 2。其它以此类推。一般数据选5-或10 fold cross
validation就可以。<BR>不过n越大，数据浪费的就越少（用于训练集的信息就多），但是运算量增加，极端的就是n等于数据的个数（叫做LEAVE-ONE
OUT）。<BR><BR>回归的参数选择程序：paiup的笔记里面说GRID程序只能用于分类的参数选择，不过还好林智仁老师开发了专门用于回归的参数选择程序。<BR><BR>GRID程序的原理很简单：就是<BR>把要选择的参数当作一个坐标格子上的点，选择的过程就是遍历空间（当然可以有一定的范围）中的各个方向的参数组合的空间点。如果是两个参数，就是在二维的平面中找到一个合适的点（这种离散的选择参数的方法，应该只是找到一个比较好的收敛的参数吧）。<BR>至于GRID选择参数，在我做的回归里头还是相当要紧的。选好了参数R2会是0.99，但是参数（C,g,p）参数稍微变动一下，可能使R2降低到0.2。而参数v，即用来做cross
validation的数据组数对参数的选择影响并不太大——就是说v选为5和10并不会导致最后选到的参数大相径庭。<BR><BR><BR><BR><BR><BR><BR><BR><BR><BR><BR><BR></P>
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onclick="window.open('http://publishblog.blogchina.com/blog/postMessage.b?receiver=68762','发送短消息','width=520, height=455')"
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】【2006年05月29日 星期一 21:15】【 <A
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<H4><A name=comment$(remark.remarkID)>- 评论人：zhoulanok</A>
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class=comment>mirrorlake,你好，我正在学习svm,在参数选择的时候遇到一些问题，看到你的libsvm学习笔记，真的很高兴。但是，还是有些问题不明白，急切地需要你的指点和帮助。看到我的留言请联系我好吗？不胜感激！msn:
zhoulanok@hotmail.com<BR></P></TD></TR>
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<H4><A name=comment$(remark.remarkID)>- 评论人：讲个故事听听吧</A>
<SPAN> 2006-08-02 21:12:57 <A
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<P class=comment>不好意思，我不用的，怕病毒木马：）给你发邮件，你告诉我具体什么问题吧。<BR></P></TD></TR>
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<H4><A name=comment$(remark.remarkID)>- 评论人：anonymous</A>
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class=comment>您好!看了您的文章，我深受启发，但是还是有些问题不明白，可以加我吗？想和你继续讨论下的应用。：305747424也可以给我发电子邮件。真诚的希望和你交流<BR></P></TD></TR></TBODY></TABLE></DIV>
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