Libsvm-FarutoGUI版本介绍与使用(《Learn SVM Step by Step》by faruto2011系列视频-应用篇)
libsvm使用说明
Libsvm是一个简单，易于使用和高效的SVM软件分类和回归。
它解决了C-SVM分类，nu-SVM分类，一类SVM，ε-SVM回归和nu-SVM回归。
它还提供了一个自动模型选择工具C-SVM分类。
本文档介绍了libsvm的使用。
Libsvm可在.tw/~cjlin/libsvm在使用libsvm之前，请先阅读COPYRIGHT文件。
目录=================- 快速开始- 安装和数据格式- `svm-train'用法- `svm-predict'用法- `svm-scale'用法- 实用技巧- 例子- 预先计算的内核- 图书馆使用- Java版本- 构建Windows二进制文件- 附加工具：子采样，参数选择，格式检查等- MATLAB / OCTAVE接口- Python接口- 附加信息快速开始===========如果您是SVM的新手，如果数据不大，请转到`tools'目录，并在安装后使用easy.py。
它是一切都是自动的- 从数据缩放到参数选择。
用法：easy.py training_file [testing_file]有关参数选择的更多信息，请参见`工具/自述文件'。
安装和数据格式============================在Unix系统上，键入`make'来构建`svm-train'和`svm-predict'程式。
运行他们没有参数，以显示他们的用法。
在其他系统上，请参阅“Makefile”来构建它们（例如，在此文件中构建Windows二进制文件）或使用预构建的二进制文件（Windows二进制文件位于目录“windows”中）。
培训和测试数据文件的格式是：<label> <index1>：<value1> <index2>：<value2> ...。
libsvm参数说明
libsvm参数说明（实用版）目录1.引言2.LIBSVM 简介3.LIBSVM 参数说明4.使用 LIBSVM 需要注意的问题5.结束语正文1.引言支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种非常强大和灵活的监督学习算法，它可以用于分类和回归任务。
在 SVM 的研究和应用中，LIBSVM 是一个非常重要的工具，它为 SVM 的实现和应用提供了强大的支持。
本文将对 LIBSVM 的参数进行详细的说明，以帮助读者更好地理解和使用这个工具。
2.LIBSVM 简介LIBSVM 是一个开源的 SVM 实现库，它提供了丰富的功能和接口，可以支持多种操作系统，包括 Windows、Linux 和 Mac OS 等。
LIBSVM 主要包括三个部分：svm-train、svm-predict 和 svm-plot。
svm-train 用于训练 SVM 模型，svm-predict 用于预测新数据，svm-plot 用于绘制各种图表，以便于观察和分析模型性能。
3.LIBSVM 参数说明LIBSVM 的参数设置对于模型的性能至关重要。
以下是一些常用的参数及其说明：- -train：用于指定训练数据的文件名。
- -test：用于指定测试数据的文件名。
- -model：用于指定模型文件的名称。
- -参数：用于设置 SVM 模型的参数，例如 C、核函数等。
- -cache-size：用于设置缓存大小，以加速训练过程。
- -tolerance：用于设置收敛阈值，控制训练过程的终止条件。
- -shrinking：用于设置是否使用启发式方法进行训练。
- -probability：用于设置是否计算预测概率。
4.使用 LIBSVM 需要注意的问题在使用 LIBSVM 时，需要注意以下问题：- 设置合适的参数：LIBSVM 的参数设置对模型性能有很大影响，需要根据具体问题和数据集进行调整。
- 特征选择：在实际应用中，特征选择对于模型性能至关重要。
LIBSVM使用方法
LIBSVM1 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，他不但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；该软件还有一个特点，就是对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数就可以解决很多问题；并且提供了交互检验(Cross -SVM回归等问题，包括基于一对一算法的多类模式识别问题。
SVM用于模式识别或回归时，SVM方法及其参数、核函数及其参数的选择，目前国际上还没有形成一个统一的模式，也就是说最优SVM算法参数选择还只能是凭借经验、实验对比、大范围的搜寻或者利用软件包提供的交互检验功能进行寻优。
ν-SVM回归和ε-SVM分类、νValidation)的功能。
该软件包可以在.tw/~cjlin/免费获得。
该软件可以解决C-SVM分类、-SVM回归等问题，包括基于一对一算法的多类模式识别问题。
SVM用于模式识别或回归时，SVM方法及其参数、核函数及其参数的选择，目前国际上还没有形成一个统一的模式，也就是说最优SVM算法参数选择还只能是凭借经验、实验对比、大范围的搜寻或者利用软件包提供的交互检验功能进行寻优。
2 LIBSVM使用方法LibSVM是以源代码和可执行文件两种方式给出的。
如果是Windows系列操作系统，可以直接使用软件包提供的程序，也可以进行修改编译；如果是Unix类系统，必须自己编译，软件包中提供了编译格式文件，我们在SGI工作站(操作系统IRIX6.5)上，使用免费编译器GNU C++3.3编译通过。
2.1 LIBSVM 使用的一般步骤：1) 按照LIBSVM软件包所要求的格式准备数据集；2) 对数据进行简单的缩放操作；3) 考虑选用RBF 核函数；4) 采用交叉验证选择最佳参数C与g；5) 采用最佳参数C与g 对整个训练集进行训练获取支持向量机模型；6) 利用获取的模型进行测试与预测。
libsvm参数说明
libsvm参数说明摘要：一、libsvm 简介- 什么是libsvm- libsvm 的作用二、libsvm 参数说明- 参数分类- 参数详细说明- 核函数参数- 松弛参数- 惩罚参数- 迭代次数参数- 其他参数三、libsvm 参数调整- 参数调整的重要性- 参数调整的方法正文：【libsvm 简介】libsvm 是一款广泛应用于机器学习领域的开源软件，全称是“LIBSVM”，它提供了支持向量机（SVM）的完整实现，可以用于分类和回归等多种任务。
libsvm 不仅支持常见的数据集格式，还提供了丰富的API 接口，方便用户进行二次开发和应用。
libsvm 的主要作用是帮助用户解决高维数据分类和回归问题。
在面对高维数据时，传统的分类算法可能会遇到“维数灾难”，导致分类效果不佳。
而libsvm 通过使用核函数技术，将高维数据映射到低维空间，从而有效地解决了这个问题。
【libsvm 参数说明】libsvm 提供了丰富的参数供用户调整，以达到最佳分类效果。
这些参数主要分为以下几类：1.核函数参数：包括核函数类型（如线性核、多项式核、径向基函数核等）和核函数参数（如径向基函数核的核径宽）。
2.松弛参数：用于控制分类间隔的大小，对最终分类结果有一定影响。
3.惩罚参数：控制模型对误分类的惩罚力度，对分类效果有重要影响。
4.迭代次数参数：控制支持向量机算法的迭代次数，影响模型的收敛速度。
5.其他参数：如学习率、最小化目标函数的迭代次数等。
【libsvm 参数调整】参数调整是libsvm 使用过程中非常重要的一环，合适的参数设置可以使模型达到更好的分类效果。
参数调整的方法主要有以下几种：1.网格搜索法：通过遍历参数空间的各个点，找到最佳参数组合。
这种方法适用于参数空间较小的情况。
2.随机搜索法：在参数空间中随机选取一定数量的点进行遍历，找到最佳参数组合。
这种方法适用于参数空间较大，且网格搜索法效果不佳的情况。
3.贝叶斯优化法：利用贝叶斯理论，对参数进行加权调整，以提高搜索效率。
SVM模式识别与回归软件包(LibSVM)详解
SVM模式识别与回归软件包(LibSVM)详解SVM模式识别与回归软件包――LibSVMSVM用于模式识别或回归时，SVM方法及其参数、核函数及其参数的选择，目前国际上还没有形成一个统一的模式，也就是说最优SVM算法参数选择还只能是凭借经验、实验对比、大范围的搜寻或者利用软件包提供的交互检验功能进行寻优。
目前，LIBSVM拥有Java、Matlab、C#、Ruby、Python、R、Perl、Common LISP、LabView等数十种语言版本。
最常使用的是Matlab、Java和命令行的版本。
2：处理数据，把数据制作成LIBSVM的格式，其每行格式为： label index1:value1 index2:value2 ...其中我用了复旦的分类语料库，当然我先做了分词，去停用词，归一化等处理了 3：使用svm-train.exe训练，得到****.model文件。
里面有支持向量，gamma值等信息 4：使用svm-predict.exe做测试这里有几个问题现在必须说明：1：有关数据格式， index1:value1 index2:value2 ...这里面的index1，index2必须是有序的。
我测试了好多次才发现了这个问题，因为我原来做实验的数据室不必有序的。
2：有关python语言，python有些版本不同导致一些语法也是有差异的，建议使用低版本的，如2.6，比如2.6和3.*版本的有关print的规定是有差别的。
这几个.exe文件里面很多参数可以调的，我暂时是想学习下所以都只用了默认值了。
现在做好标记，以后要真做实验用他可以随时用上！2.准备好数据，首先要把数据转换成Libsvm软件包要求的数据格式为： labelindex1:value1 index2:value2 ...其中对于分类来说label为类标识，指定数据的种类；对于回归来说label为目标值。
（我主要要用到回归）Index是从1开始的自然数，value是每一维的特征值。
libsvm使用说明_光环大数据培训机构
libsvm使用说明_光环大数据培训机构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，他不但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；该软件还有一个特点，就是对 SVM 所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数就可以解决很多问题；并且提供了交互检验(Cross-SVM回归等问题，包括基于一对一算法的多类模式识别问题。
SVM 用于模式识别或回归时， SVM方法及其参数、核函数及其参数的选择，目前国际上还没有形成一个统一的模式，也就是说最优 SVM 算法参数选择还只能是凭借经验、实验对比、大范围的搜寻或者利用软件包提供的交互检验功能进行寻优的功能。
该软件包可以在.tw/~cjlin/免费获得。
——简介摘录自《LIBSVM使用方法.pdf》libsvm编译安装以Java版为例，下载libsvm-3.20.zip后，从java目录中得到全部源码，其他不以.java结尾的都是无关的文件。
新建Maven项目，或者直接clone我的Maven repository，项目结构如图：数据集获取数据集libsvm-3.20.zip中附带了一个heart_scale数据集，其主页上也提供了很多数据集，我整理了三个作为例子：数据集格式libsvm每行使用的格式如下：<label> <index1>:<value1> <index2>:<value2> …label为类别标号，index为特征序号，value为特征的值value为0时该项可以省略（大规模数据时节省存储空间）比如dataset/iris.scale.txt：1 1:-0.555556 2:0.5 3:-0.694915 4:-0.753 1:-0.166667 2:-0.333333 3:0.38983 4:0.9166672 1:-0.333333 2:-0.75 3:0.0169491 4:-4.03573e-081 1:-0.833333 3:-0.864407 4:-0.9166671 1:-0.611111 2:0.0833333 3:-0.864407 4:-0.9166673 1:0.611111 2:0.333333 3:0.728813 4:13 1:0.222222 3:0.38983 4:0.5833332 1:0.222222 2:-0.333333 3:0.220339 4:0.1666672 1:-0.222222 2:-0.333333 3:0.186441 4:-4.03573e-08…这是（UCI / Iris Plant, 4 features, 3 classes）提供的数据集，一共4个特征，3种类：1. sepal length in cm2. sepal width in cm3. petal length in cm4. petal width in cm5. class:— Iris Setosa— Iris Versicolour— Iris Virginica分别描述了3种鸢尾花。
libsvm参数说明
libsvm参数说明【原创版】目录1.概述2.安装与配置3.参数说明4.应用实例5.总结正文1.概述LIBSVM 是一个开源的支持向量机（SVM）算法库，它可以在多种平台上运行，包括 Windows、Linux 和 Mac OS。
LIBSVM 提供了一系列用于解决分类和回归问题的工具和算法，它的核心是基于序列最小化算法的支持向量机。
2.安装与配置在使用 LIBSVM 之前，需要先安装它。
在 Windows 平台上，可以直接下载LIBSVM 的二进制文件，然后设置环境变量。
对于 Linux 和 Mac OS 平台，需要先安装相应的依赖库，然后编译并安装 LIBSVM。
在安装完成后，需要配置 LIBSVM 的参数，包括选择核函数、设置惩罚参数等。
这些参数对于支持向量机的性能至关重要，需要根据实际问题进行调整。
3.参数说明LIBSVM 的参数主要包括以下几个方面：- 核函数：LIBSVM 支持多种核函数，包括线性核、多项式核、径向基函数（RBF）核和 Sigmoid 核。
核函数的选择取决于问题的性质，需要根据实际问题进行选择。
- 惩罚参数：惩罚参数用于控制模型的复杂度，避免过拟合。
惩罚参数的取值范围是 0 到 1，取值越小，模型的复杂度越高，过拟合的风险也越高。
- 迭代次数：迭代次数用于控制算法的收敛速度，取值越大，收敛速度越快，但可能会影响模型的精度。
- 随机种子：随机种子用于生成随机数，影响模型的初始化和迭代过程。
在实际应用中，建议设置随机种子，以保证模型的可重复性。
4.应用实例LIBSVM 在实际应用中可以用于多种问题，包括分类、回归和排序等。
例如，在人脸检测、车牌识别和文本分类等问题中，可以使用 LIBSVM 来实现支持向量机算法。
5.总结LIBSVM 是一个功能强大的支持向量机库，它提供了多种核函数和参数设置，可以用于解决多种实际问题。
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libsvm 参数说明【中英文双语版本】_MATLAB 支持向量机_MATLAB技术论坛
probability estimates, 0 or 1 (default 0)
技
-wi weight: set the parameter C of class i to weight*C, for C-SVC (default
1) -v n: n-fold cross validation mode ========================================================== Chinese: Options：可用的选项即表示的涵义如下 -s svm类型：SVM设置类型(默认0)
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发表于 2011-2-28 11:58:28 | 只看该作者
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熵钟
发表于 2011-2-26 20:09:42 | 只看该作者
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6楼
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校长，我觉得你还可以再奋斗一下，把ultimateFrauto 那个工具包的SVMcgforClass等函数再加一个寻找核函数和分类器的类 型，并且显示出来。我以前听一个香港理工大学做算法的教授讲座，他说做sv m先要选择核函数，核函数决定能不能分类， 然后才是调节参数，c 和g决定分类效果。而且，我看很多用到sv m的科研论文都会报告说用哪种核函数效果比较好。因为核 函数和数据结构有关系。 此外，bestacc也不是很好的指标，一定要报告正例和反例的预测正确率才有用，如果正例占的比例是90%，那么，向量机 即使没有一点分类能力，也能够得到90%的总正确率。但是，它在反例上的正确率必然是0，画ROC曲线就能发现。如果用 信号检测论的公式计算， 区别能力D=|z（p(A)）|+|z(p(B))|,即，正反两例的命中率的Z分数的绝对值之和，才是真正有用的指标。
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——打造最优秀、专业和权威的MATLAB技术交流平台!MATLAB技术论坛视频教学内容：Libsvm-FarutoGUI版本介绍与使用《Learn SVM Step by Step 》系列视频——应用篇作者：faruto时间：2011.7版权：All Rights Preserved By 声明：严厉谴责和鄙夷一切利用本论坛资源进行任何牟利或盗版的行为！更多MATLAB精彩视频详见/forum-5-1.html——打造最优秀、专业和权威的MATLAB技术交流平台!本讲视频内容目录•Libsvm-FarutoGUI工具箱下载•Libsvm-FarutoGUI工具箱安装•Libsvm-FarutoGUI工具箱界面介绍•使用说明•演示操作•本讲涉及到的MATLAB使用技巧总结——打造最优秀、专业和权威的MATLAB技术交流平台!本讲视频内容目录•Libsvm-FarutoGUI工具箱下载•Libsvm-FarutoGUI工具箱安装•Libsvm-FarutoGUI工具箱界面介绍•使用说明•演示操作•本讲涉及到的MATLAB使用技巧总结——打造最优秀、专业和权威的MATLAB技术交流平台!Libsvm-FarutoGUI工具箱下载•关联工具箱下载–(更新libsvm-faruto版本归来)libsvm-3.1-[FarutoUltimate3.1Mcode]–/thread-17936-1-1.html•Libsvm-FarutoUltimate版本介绍与使用»/thread-18594-1-1.html•[原创]SVM_GUI_3.1[mcode][by_faruto]•/thread-9333-1-1.html——打造最优秀、专业和权威的MATLAB技术交流平台!本讲视频内容目录•Libsvm-FarutoGUI工具箱下载•Libsvm-FarutoGUI工具箱安装•Libsvm-FarutoGUI工具箱界面介绍•使用说明•演示操作•本讲涉及到的MATLAB使用技巧总结——打造最优秀、专业和权威的MATLAB技术交流平台!Libsvm-FarutoGUI工具箱安装•设置路径Set Path（Add with Subfolders）•这一步就是将Libsvm-FarutoGUI工具箱所在的文件夹添加到MATLAB工作搜索目录（路径）–File——Set Path——Add with Subfolders•这一步是使用工具箱的前提，否则使用时会给出如下报错：–??? Undefined function or variable ‘XXX'.——打造最优秀、专业和权威的MATLAB技术交流平台!本讲视频内容目录•Libsvm-FarutoGUI工具箱下载•Libsvm-FarutoGUI工具箱安装•Libsvm-FarutoGUI工具箱界面介绍•使用说明•演示操作•本讲涉及到的MATLAB使用技巧总结——打造最优秀、专业和权威的MATLAB技术交流平台!Libsvm-FarutoGUI工具箱界面介绍-主界面——打造最优秀、专业和权威的MATLAB技术交流平台!Libsvm-FarutoGUI工具箱界面介绍-分类界面——打造最优秀、专业和权威的MATLAB技术交流平台!Libsvm-FarutoGUI工具箱界面介绍-回归界面——打造最优秀、专业和权威的MATLAB技术交流平台!本讲视频内容目录•Libsvm-FarutoGUI工具箱下载•Libsvm-FarutoGUI工具箱安装•Libsvm-FarutoGUI工具箱界面介绍•使用说明•演示操作•本讲涉及到的MATLAB使用技巧总结——打造最优秀、专业和权威的MATLAB技术交流平台!使用说明•此SVM_GUI是基于libsvm-FarutoUltimate，所以需要事先安装该工具箱。
•关于数据载入（load）•目前只能载入.mat文件。
–分类问题里面需要含有以下变量(格式要求都和libsvm一样) train_data、train_label、test_data、test_label–注：变量名需要是上述的名字，测试集和标签没有也行，即只有train_data，train_label也可，程序会默认认为测试集和训练集一样。
–回归问题里面需要含有以下变量(格式要求都和libsvm一样) train_x、train_y、test_x、teat_y–注：变量名需要是上述的名字，测试集和标签没有也行，即只有train_x，train_y也可，程序会默认认为测试集和训练集一样•支持右键保存图片•关于保存数据（save）–可以将如下的变量进行保存train_data (train_x)、train_label (train_y)、test_data (test_x)、teat_label (test_y)、Model %SVM模型、pretrain %预测的训练集标签(因变量)、pretest %预测的测试集标签(因变量)——打造最优秀、专业和权威的MATLAB技术交流平台!本讲视频内容目录•Libsvm-FarutoGUI工具箱下载•Libsvm-FarutoGUI工具箱安装•Libsvm-FarutoGUI工具箱界面介绍•使用说明•演示操作•本讲涉及到的MATLAB使用技巧总结——打造最优秀、专业和权威的MATLAB技术交流平台!本讲视频内容目录•Libsvm-FarutoGUI工具箱下载•Libsvm-FarutoGUI工具箱安装•Libsvm-FarutoGUI工具箱界面介绍•使用说明•演示操作•本讲涉及到的MATLAB使用技巧总结——打造最优秀、专业和权威的MATLAB技术交流平台!本讲涉及到的MATLAB使用技巧总结•实录程序运行时间函数tic、toc•巧用Tab键，进行输入补全操作•热键F9（Evaluate Selection 运行选中代码）•热键F5（运行脚本中所有代码）——打造最优秀、专业和权威的MATLAB技术交流平台!THE END•非常感谢您的观看•MATLAB技术论坛（）视频教学下载交流地址•/forum-5-1.html•如果您感觉这个系列视频不错，对您有帮助，想要支持论坛以及faruto，可以通过如下方式进行捐款资助：•MATLAB技术论坛账号充值和论坛捐款方式/forum-viewthread-tid-4-fromuid-18677.html •Faruto的支付宝账号：farutoliyang@–论坛需要发展，每年的服务器费用、版主劳务费、论坛管理费、升级费用等等近十项加起来，每年近万块人民币对我们来说的确不是一个小数目，但是论坛却没有什么固定的收入，只要大家的一点付出就可以换来论坛为大家提供的高质量服务！•你我都是平凡人：我为人人，人人为我！O(∩_∩)O•Stay Hungry, Stay Foolish.•求知若饥，虚心若愚。
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