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。
第1页共1页。
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。
libsvm使用说明
libSVM的使用文档11. 程序介绍和环境设置windows下的libsvm是在命令行运行的Console Program。
所以其运行都是在windows的命令行提示符窗口运行（运行，输入cmd）。
运行主要用到的程序，由如下内容组成：libsvm-2.9/windows/文件夹中的：svm-train.exesvm-predict.exesvm-scale.exelibsvm-2.9/windows/文件夹中的：checkdata.pysubset.pyeasy.pygrid.py另外有：svm-toy.exe，我暂时知道的是用于演示svm分类。
其中的load按钮的功能，是否能直接载入数据并进行分类还不清楚，尝试没有成功；python文件夹及其中的svmc.pyd，暂时不清楚功能。
因为程序运行要用到python脚本用来寻找参数，使用gnuplot来绘制图形。
所以，需要安装python和Gnuplot。
（Python v3.1 Final可从此下载：/detail/33/320958.shtml）（gnuplot可从其官网下载：）为了方便，将gnuplot的bin、libsvm-2.9/windows/加入到系统的path中，如下：gnuplot.JPGlibsvm.JPG这样，可以方便的从命令行的任何位置调用gnuplot和libsvm的可执行程序，如下调用svm-train.exe:pathtest.JPG出现svm-train程序中的帮助提示，说明path配置成功。
至此，libsvm运行的环境配置完成。
下面将通过实例讲解如何使用libsvm进行分类。
2. 使用libsvm进行分类预测我们所使用的数据为UCI的iris数据集，将其类别标识换为1、2、3。
然后，取3/5作为训练样本，2/5作为测试样本。
使用论坛中“将UCI数据转变为LIBSVM使用数据格式的程序”一文将其转换为libsvm所用格式，如下：训练文件tra_iris.txt1 1:5.4 2:3.4 3:1.7 4:0.21 1:5.1 2:3.7 3:1.5 4:0.41 1:4.6 2:3.6 3:1 4:0.21 1:5.1 2:3.3 3:1.7 4:0.51 1:4.8 2:3.4 3:1.9 4:0.2……2 1:5.9 2:3.2 3:4.8 4:1.82 1:6.1 2:2.8 3:4 4:1.32 1:6.3 2:2.5 3:4.9 4:1.52 1:6.1 2:2.8 3:4.7 4:1.22 1:6.4 2:2.9 3:4.3 4:1.3……3 1:6.9 2:3.2 3:5.7 4:2.33 1:5.6 2:2.8 3:4.9 4:23 1:7.7 2:2.8 3:6.7 4:23 1:6.3 2:2.7 3:4.9 4:1.83 1:6.7 2:3.3 3:5.7 4:2.13 1:7.2 2:3.2 3:6 4:1.8……测试文件tes_iris.txt1 1:5.1 2:3.5 3:1.4 4:0.21 1:4.9 2:3 3:1.4 4:0.21 1:4.7 2:3.2 3:1.3 4:0.21 1:4.6 2:3.1 3:1.5 4:0.21 1:5 2:3.6 3:1.4 4:0.21 1:5.4 2:3.9 3:1.7 4:0.4……2 1:7 2:3.2 3:4.7 4:1.42 1:6.4 2:3.2 3:4.5 4:1.52 1:6.9 2:3.1 3:4.9 4:1.52 1:5.5 2:2.3 3:4 4:1.32 1:6.5 2:2.8 3:4.6 4:1.5……3 1:6.3 2:3.3 3:6 4:2.53 1:5.8 2:2.7 3:5.1 4:1.93 1:7.1 2:3 3:5.9 4:2.13 1:6.3 2:2.9 3:5.6 4:1.83 1:6.5 2:3 3:5.8 4:2.2……libsvm的参数选择一直是令人头痛的问题。
MATLAB 神经网络LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用
Method_option.plotOriginal = 0; Method_option.xscale = 1; Method_option.yscale = 1; Method_option.plotScale = 0; Method_option.pca = 0;
Method_option.type =ห้องสมุดไป่ตู้5;
[predict_Y,mse,r] = SVR(train_y,train_x,test_y,test_x,Method_option); bestCVmse =
0.0326 bestc =
4.4803 bestg =
32.9112 bestp =
0.0216 Mean squared error = 0.000400906 (regression) Squared correlation coefficient = 0.996549 (regression) Mean squared error = 0.00171783 (regression) Squared correlation coefficient = 0.994947 (regression) mse =
bestacc = 98.8764
bestc =
2 bestg =
2.8284
test for psoSVMcgForClass
load wine_test [train_scale,test_scale,ps] = scaleForSVM(train_data,test_data,0,1);
LibSvm 使用说明 学习心得
LibSvm 使用说明学习心得View this tutorial in: English Only TraditionalChinese Only Both (Default) (req. JavaScript if you want to switch languages)Core StyleSheets:Chocolate Midnight Modernist Oldstyle Steely Swiss Traditional Ultramarine* This document is written in multilingual format. We strongly suggest that you choose your language first to get a better display.piaip's Using (lib)SVM Tutorial piaip 的 (lib)SVM 簡易入門piaip at csie dot ntu dot edu dot tw,Hung-Te LinFri Apr 18 15:04:53 CST 2003$Id: svm_tutorial.html,v 1.12 2005/10/26 06:12:40 piaip Exp piaip $ 原作：林弘德，轉載請保留原出處Why this tutorial is here我一直覺得 SVM 是個很有趣的東西，不過也一直沒辦法 (mostly 衝堂) 去聽林智仁老師的 Data mining 跟 SVM 的課；後來看了一些網路上的文件跟聽kcwu 講了一下libsvm 的用法後，就想整理一下，算是對於並不需要知道完整SVM 理論的人提供使用libsvm 的入門。
原始 libsvm 的 README 跟 FAQ 也是很好的文件，不過你可能要先對 svm 跟流程有點了解才看得懂 (我在看時有這樣的感覺)；這篇入門就是為了從零開始的人而寫的。
libsvm参数说明
libsvm参数说明【原创版】目录1.LIBSVM 简介2.LIBSVM 参数说明3.使用 LIBSVM 需要用到的其他工具4.LIBSVM 在实际应用中的案例5.结束语正文1.LIBSVM 简介LIBSVM（Library for Support Vector Machines）是一个开源的支持向量机（SVM）算法库，它提供了一系列用于解决分类和回归问题的高效算法。
SVM 是一种非常强大和灵活的机器学习方法，它可以用于人脸检测、车牌识别等许多实际应用场景。
2.LIBSVM 参数说明在使用 LIBSVM 时，我们需要了解一些关键的参数，这些参数可以影响模型的性能。
以下是一些重要的 LIBSVM 参数及其说明：- "v"：版本号，表示 LIBSVM 的版本。
- "u"：用户指定的参数。
- "1"：表示使用线性核函数。
- "-"：表示不使用 L1 和 L2 正则化。
- "polyno"：表示使用多项式核函数。
3.使用 LIBSVM 需要用到的其他工具在使用 LIBSVM 时，我们通常需要使用其他一些工具，如 Python。
Python 是一种广泛应用于机器学习领域的编程语言，它可以帮助我们更轻松地操作 LIBSVM 库。
在安装 Python 时，需要注意添加环境变量，以便在运行时能够找到 LIBSVM 库。
4.LIBSVM 在实际应用中的案例LIBSVM 在实际应用中有很多成功的案例，例如人脸检测、车牌识别等。
这些案例证明了 SVM 算法的强大性和灵活性，也展示了 LIBSVM 在实际应用中的稳定性和有效性。
5.结束语总之，LIBSVM 是一个功能强大的支持向量机算法库，它可以帮助我们解决许多分类和回归问题。
libsvm参数说明
libsvm参数说明摘要：一、libsvm 简介1.libsvm 的作用2.libsvm 的安装和使用二、libsvm 参数说明1.核函数选择2.C 参数调整3.罚参数选择4.迭代次数选择5.其他参数三、libsvm 参数调整策略1.交叉验证2.网格搜索3.启发式方法四、libsvm 在实际应用中的案例分析1.情感分析2.文本分类3.图像分类正文：一、libsvm 简介libsvm 是一款常用的支持向量机（SVM）开源实现库，它提供了C、Python、Java 等语言的接口，方便用户在不同平台上进行使用。
libsvm 具有较高的效率和准确性，被广泛应用于数据挖掘、机器学习、模式识别等领域。
1.libsvm 的作用libsvm 主要作用是实现支持向量机算法，它可以解决分类和回归问题，包括线性分类和非线性分类。
此外，libsvm 还提供了核函数，使得它可以处理高维数据和复杂数据的分类问题。
2.libsvm 的安装和使用libsvm 的安装过程比较简单，只需要按照官方文档的指导进行操作即可。
安装完成后，可以通过调用libsvm 提供的API 进行模型的训练和预测。
二、libsvm 参数说明libsvm 提供了丰富的参数供用户调整，以达到最佳的效果。
1.核函数选择核函数是libsvm 的重要组成部分，它决定了libsvm 如何处理输入数据。
libsvm 提供了多种核函数，如线性核、多项式核、径向基函数核等。
用户可以根据问题的特点选择合适的核函数。
2.C 参数调整C 参数是libsvm 中的一个重要参数，它控制了模型的软约束程度。
较小的C 值会使得模型更加灵活，可能导致过拟合；较大的C 值会使得模型更加严格，可能导致欠拟合。
因此，合理调整C 参数对于模型的性能至关重要。
3.罚参数选择罚参数是libsvm 中的另一个重要参数，它控制了模型对训练数据的惩罚程度。
较小的罚参数会导致模型对训练数据的拟合程度过高，可能会导致过拟合；较大的罚参数会使得模型对训练数据的拟合程度降低，可能会导致欠拟合。
libsvm的原理及使用方法介绍
LibSVM学习目录LibSVM学习 (1)初识LibSVM (1)第一次体验libSvm (3)LibSVM使用规范 (5)1. libSVM的数据格式 (5)2. svmscale的用法 (5)3. svmtrain的用法 (6)4. svmpredict 的用法 (7)逐步深入LibSVM (7)分界线的输出 (11)easy.py和grid.py的使用 (13)1. grid.py使用方法 (13)2. easy.py使用方法 (14)参考 (16)LibSVM学习初识LibSVMLibSVM是台湾林智仁(Chih-Jen Lin's) 教授2001年开发的一套支持向量机的库，这套库运算速度还是挺快的，可以很方便的对数据做分类或回归。
由于libSVM程序小，运用灵活，输入参数少，并且是开源的，易于扩展，因此成为目前国内应用最多的SVM的库。
这套库可以从林智仁的home page上免费获得，目前已经发展到3.0版。
下载.zip格式的版本，解压后可以看到，主要有5个文件夹和一些c++源码文件。
Java ——主要是应用于java平台的源码和libsvm.jar包；Python ——是用来参数优选的工具，稍后介绍；svm-toy ——一个可视化的工具，用来展示训练数据和分类界面，里面是源码，其编译后的程序在windows文件夹下；tools ——主要包含四个python文件，用来数据集抽样(subset.py)，参数优选（grid.py），集成测试(easy.py), 数据检查(checkdata.py)；windows ——包含libSVM四个exe程序包，我们所用的库和程序就是它们。
其他.h和.cpp文件都是程序的源码，可以编译出相应的.exe文件。
其中，最重要的是svm.h 和svm.cpp文件，svm-predict.c、svm-scale.c和svm-train.c（还有一个svm-toy.cpp在svm-toy\qt 文件夹中）都是调用的这个文件中的接口函数，编译后就是windows下相应的四个exe程序。
LIBSVM 使用方法简介
LIBSVM 使用方法简介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，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++的源代码，则也可以自己在VC等软件上编译生成可执行文件。
LIBSVM 使用的一般步骤是：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2 K(x,y) e x y = -g - ；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。
一. LIBSVM 使用的数据格式LIBSVM使用的训练数据和测试数据文件格式如下：：：< value2> …其中是训练数据集的目标值，对于分类，它是标识某类的整数(支持多个类)；对于回归，是任意实数。
是以1 开始的整数，表示特征的序号；为实数，也就是我们常说的特征值或自变量。
当特征值为0 时，特征序号与特征值value都可以同时省略，即index可以是不连续的自然数。
与第一个特征序号、前一个特征值与后一个特征序号之间用空格隔开。
测试数据文件中的label 只用于计算准确度或误差，如果它是未知的，只需用任意一个数填写这一栏，也可以空着不填。
例如：+1 1:0.708 2:1 3:1 4:-0.320 5:-0.105 6:-1 8:1.21二. svmscale 的用法对数据集进行缩放的目的在于：1）避免一些特征值范围过大而另一些特征值范围过小；2）避免在训练时为了计算核函数而计算内积的时候引起数值计算的困难。
因此，通常将数据缩放到[ -1,1]或者是[0,1]之间。
libsvm参数说明
libsvm参数说明摘要：1.LIBSVM 简介2.LIBSVM 参数说明3.LIBSVM 的使用方法4.LIBSVM 的应用场景5.总结正文：1.LIBSVM 简介LIBSVM 是一个开源的支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）算法库，它可以在各种平台上运行，包括Windows、Linux 和MacOS 等。
LIBSVM 提供了一系列的机器学习算法，如线性SVM、多项式SVM、径向基函数SVM 等，这些算法可以广泛应用于各种数据挖掘和机器学习任务中，如分类、回归和排序等。
2.LIBSVM 参数说明在使用LIBSVM 时，需要对数据进行预处理，主要包括数据格式转换、特征选择和样本划分等。
此外，还需要对SVM 算法的参数进行设置，以优化模型的性能。
LIBSVM 中常用的参数包括：（1）核函数（Kernel）：LIBSVM 支持多种核函数，如线性核、多项式核、径向基函数核和Sigmoid 核等。
核函数的选择会影响到模型的复杂度和分类性能。
（2）惩罚参数（C）：惩罚参数用于控制模型对训练数据的拟合程度。
较小的C 值会导致模型过于复杂，容易出现过拟合现象；较大的C 值则会使模型过于简单，容易出现欠拟合现象。
（3）度量函数（Metric）：LIBSVM 支持多种度量函数，如欧氏距离、汉明距离和马氏距离等。
度量函数的选择会影响到模型的性能。
（4）迭代次数（Max_iter）：迭代次数用于控制模型的训练过程，较小的迭代次数会导致模型训练不充分，较大的迭代次数则会使模型训练时间过长。
（5）终止条件（Epsilon）：终止条件用于控制模型的训练过程，当模型的误差小于指定的Epsilon 时，训练过程将终止。
3.LIBSVM 的使用方法使用LIBSVM 时，需要先下载并安装LIBSVM 库，然后按照以下步骤进行操作：（1）准备数据集：将数据集转换为LIBSVM 所支持的格式，通常为文本格式或ARFF 格式。
LIBSVM使用方法
LIBSVM使用方法LIBSVM使用方法1 LIBSVM简介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) 2) 3) 4) 5) 6) 按照LIBSVM软件包所要求的格式准备数据集；对数据进行简单的缩放操作；考虑选用RBF 核函数；采用交叉验证选择最佳参数C与g；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；利用获取的模型进行测试与预测。
2.2 LIBSVM使用的数据格式该软件使用的训练数据和检验数据文件格式如下：: : ...其中是训练数据集的目标值，对于分类，它是标识某类的整数(支持多个类)；对于回归，是任意实数。
是以1开始的整数，可以是不连续的；为实数，也就是我们常说的自变量。
检验数据文件中的label只用于计算准确度或误差，如果它是未知的，只需用一个数填写这一栏，也可以空着不填。
在程序包中，还包括有一个训练数据实例：heart_scale，方便参考数据文件格式以及练习使用软件。
可以编写小程序，将自己常用的数据格式转换成这种格式。
2.3 Svmtrain和Svmpredict的用法Svmtrain(训练建模)的用法：svmtrain [options] training_set_file [model_file]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)0 -- C-SVC1 --v-SVC2 –一类SVM3 -- e -SVR4 -- v-SVR-t 核函数类型：核函数设置类型(默认2)0 –线性：u'v1 –多项式：(r*u'v + coef0)^degree2 – RBF函数：exp(-r|u-v|^2)3 –sigmoid：tanh(r*u'v + coef0)-d degree：核函数中的degree设置(默认3)-g r(gama)：核函数中的?函数设置(默认1/ k)-r coef0：核函数中的coef0设置(默认0)-c cost：设置C-SVC，? -SVR和?-SVR的参数(默认1)-n nu：设置?-SVC，一类SVM和?- SVR的参数(默认0.5)-p e：设置? -SVR 中损失函数?的值(默认0.1)-m cachesize：设置cache内存大小，以MB为单位(默认40)-e ε：设置允许的终止判据(默认0.001)-h shrinking：是否使用启发式，0或1(默认1)-wi weight：设置第几类的参数C为weight?C(C-SVC中的C)(默认1)-v n: n-fold交互检验模式其中-g选项中的k是指输入数据中的属性数。
libsvm使用简介
libsvm使用简介2010年07月13日 | 分类：杂七杂八 | 标签：libsvm很多学习svm的朋友，都用林智仁的libsvm在做分类的工作，但是整个配置和使用需要看很多东西。
特将我自己的学习心得写在这里，以避免后来的人少走弯路，节约时间。
准备工作：这篇假设使用的平台是Windows XP，从命令列执行。
先把一些需要的东西装好，我们总共需要三个东西：libsvm, python, gnuplot。
Libsvm：到.tw/~cjlin/libsvm/下载libsvm，然后解压缩就好了。
Python：到/download/下载完直接安装就好了。
Gnuplot：下载ftp:///pub/gnuplot/gp400win32.zip解压缩到c盘。
其中libsvm-2.9和gnuplot这两个解压缩以后不需要安装，直接放到C盘，Python31安装在C盘，这三个文件目录分别是c:\libsvm-2.9c:\Python31c:\gnuplot接下来是一些需要改动的地方1.把c:\libsvm-2.9\tools中的easy.py和grid.py复制到c:\libsvm-2.9\python中2.在c:\libsvm-2.9\python中修改easy.py和grid.py的路径:(1): 点中easy.py在右键中选Edit with IDLE打开将else下面的路径修改如下(当然这是我的路径,如果你放的地方不同,则按你自己的修改):else:# example for windowssvmscale_exe = r”c:\libsvm-2.9\windows\svmscale.exe”svmtrain_exe = r”c:\libsvm-2.9\windows\svmtrain.exe”svmpredict_exe = r”c:\libsvm-2.9\windows\svmpredict.exe”gnuplot_exe = r”c:\gnuplot\bin\pgnuplot.exe”grid_py = r”c:\libsvm-2.9\python\grid.py”(2):点中grid.py在右键中选Edit with IDLE打开将else下面的路径修改如下(当然这是我的路径,如果你放的地方不同,则按你自己的修改):else:# example for windowssvmtrain_exe = r”c:\libsvm-2.9\windows\svmtrain.exe”gnuplot_exe = r”c:\gnuplot\bin\pgnuplot.exe”6.将c:\libsvm-2.9中的文件heart_scale放到c:\libsvm-2.9\python中然后在命令行窗口中就可以去运行easy.py和grid.py:第一步：cd c:\Python31第二步：python c:\libsvm-2.9\python\easy.pyc:\libsvm-2.9\python\heart_scale回车就可以看到出结果这是我的结果LIBSVM使用介绍1.首先从主页上下载libsvm、Python2.5.2和gnuplot 三个软件。
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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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