Libsvm的下载、安装和使用(《Learn SVM Step by Step》by faruto2011系列视频-应用篇)

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Matlab安装使用libsvm

Matlab安装使用libsvm

Would you like mex to locate installed compilers [y]/n?n %这次是选择编译器,输入n,选择自定义的编译器
出现以下选项(因电脑而异)
Select a compiler:
[1] Intel C++ 11.1 (with Microsoft Visual C++ 2008 SP1 linker)
Accuracy = 86.6667% (234/270) (classification)% done
如果运行正常并生成了model这个结构体(其中保存了所有的支持向量及其系数),那么说明 libsvm和matlab 之间的接口已经完全配置成功。
注意:
1. matlab自带了C编译器Lcc-win32C,但是libsvm原始版本是C++实现的,因此需要C++的编译器来编译,这就是不适用matlab默认编译器而选择其他C++编译器的原因。
[2] Intel Visual Fortran 11.1 (with Microsoft Visual C++ 2008 SP1 linker)
[3] Intel Visual Fortran 11.1 (with Microsoft Visual C++ 2008 Shell linker)
Matlab安装使用libsvm
一.下载libsvm
.tw/~cjlin/libsvm/
在libsvm的网站上下载 libsvm-3.12.zip文件,解压后放在任意目录下,最好放在MATLAB工具箱中,比如 C:\Program Files\MATLAB\R2011a\toolbox\libsvm-3.12下。

libsvm安装教学.ppt

libsvm安装教学.ppt
Step2.解壓縮到C槽。 Step3.將tools資料夾內的grid.py及easy.py複製到
windows資料夾下 Step4.確認使用的程式路徑是否正確(請參考範例圖
片)
2020/4/6
16
LibSVM安裝範例圖片說明(1/3)
解壓縮後的資 料夾(路徑不能
有中文字)
下載的 壓縮檔
2020/4/6
LibSVM安裝
2020/4/6
1
目錄
LibSVM安裝
◦ Python ◦ Gnuplot ◦ LibSVM
2020/4/6
2
Python安裝
Step1.到 /download/ 下載
Step2.執行下載的安裝檔 Step3.一直下一步到安裝完畢
定兩個exe的路徑。(.py檔內不能有 中文字。)
2020/4/6
21
LibSVM程式路徑範例說明(3/4)
開啟easy.py
easy.py所在的資 料夾路徑
2020/4/6
選這個選項開啟 (必需先安裝
python才會出現)
22
LibSVM程式路徑範例說明(4/4)
檢查easy.py所使用的程式路徑
17
LibSVM安裝範例圖片說明(2/3)
grid.py和 easy.py所在的 資料夾路徑
將grid.py跟 easy.py複製下

2020/4/6
18
LibSVM安裝範例圖片說明(3/3)
grid.py和 easy.py貼上後 的資料夾路徑
grid.py跟 easy.py貼上
2020/4/6
Step2.將下載的gp400win32.zip解壓縮到 c:\tmp 這樣就準備好了。

libsvm-3.20安装调试文档

libsvm-3.20安装调试文档

LibSVM在x64windows下的安装与初次使用1、下载libsvm-3.20 (.tw/~cjlin/libsvm/)解压在任意位置2、下载gnuplot,安装在默认路径下:C:\Program Files (x86)\gnuplot3、1)从python官网上下载windows下的安装包python-2.7.3.msi并安装2)打开IDLE(python GUI),输入>>>import sys>>>sys.version如果你的python是32位,将出现如下字符:‘2.7.3 (default, Apr 10 2012, 23:31:26) *MSC v.1500 32 bit (Intel)+’这个时候LIBSVM的python接口设置将非常简单。

在libsvm-3.16文件夹下的windows文件夹中找到动态链接库libsvm.dll,将其添加到系统目录,如`C:\WINDOWS\system32\’,即可在python中使用libsvm3)如果你的python是64位的,也就是说打开IDLE(python GUI),输入>>>import sys>>>sys.version出现如下字符:'2.7.3 (default, Apr 10 2012, 23:24:47) [MSC v.1500 64 bit (AMD64)]'这时你需要首先自己编译64位的动态链接库libsvm.dll。

方法如下:在程序列表中的Microsoft Visual Studio 2010/Visual Studio Tools下找到Visual Studio x64 Win64 Command Prompt(2010),注意一定要是64位的command promptcd到LIBSVM所在文件夹libsvm-3.16输入nmake -f Makefile.win clean all这时libsvm-3.16的windows目录下将生成64位的动态链接库。

libsvm使用说明

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配置教程

Libsvm配置教程

Libsvm配置教程一、安装1.下载:小编系统是Windows10 64位,Matlab版本是2016a,Visual Studio版本是2 013,Libsvm版本是Libsvm- 3.22。

Libsvm库下载:.tw/~cjlin /libsvm/详解:/thread-11925-1-1.html。

2.编译:如果你使用的是64位的操作的系统和Matlab,那么不需要进行编译步骤,因为自带软件包中已经包含有64位编译好的版本:libsvmread.mexw64、libsvmwrite.mexw64、svmtrain.mexw64、svmpredict.mexw64。

否则,需要自己编译二进制文件。

目的:将libsvm-3.11\matlab中libsvmwrite.c等C++文件编译成 libsvmread.mexw32 等matlab文件,这样就可以在command window中被直接调用了。

首先在Mtlab中进入LIBSVM根目录下的Matlab目录(如C:\libsvm-3.17\matlab),在命令窗口输入:Mex –setup(注意中间有空格!)点击选择C++;命令行输入:make(注意,Matlab或VC版本过低可能会导致编译失败,建议使用最新的版本。

)编译成功后,当前目录下会出现若干个后缀为mexw64(64位系统)或mexw32(32位系统)的文件。

同时,可以看到在当前目录下生成类似下图中的文件。

对应的train.mexw32和predict.mexw32是svmtrain.mexw32和svmpredict.mexw32到这一步,Libsvm安装成功。

3. 重命名(可选,但建议执行)编译完成后,在当前目录下回出现svmtrain.mexw64、svmpredict.mexw64(64位系统)或者svmtrain.mexw32、svmpredict.mexw32(32位系统)这两个文件,把文件名svmtrain 和svmpredict相应改成libsvmtrain和libsvmpredict。

libsvm安装方法

libsvm安装方法

安装libsvm-mat(林智仁版)方法2011-10-14 10:00:33| 分类:无线视频传输仿真| 标签:|字号大中小订阅安装libsvm-mat是在MATLAB平台下使用libsvm的前提,如果没有安装好也就无法使用,在MATLAB平台下安装libsvm-mat一般有以下几个大步骤:1. 将libsvm-mat所在工具箱添加到matlab工作搜索目录(File ——》Set Path… ——》Add with Subfolders...);2. 选择编译器(mex -setup);3. 编译文件(make)。

每一步都很重要【我就不在每一步前面说这一步很重要了~】,下面我将掰饽饽说馅【一句东北俚语i.e.翔实详尽】的给大家详细说明。

1. 将libsvm-mat所在文件夹目录添加到MATLAB工作搜索目录(File ——》Set Path…——》Add with Subfolders...)这第一步很重要,如果没有将libsvm-mat所在文件夹目录正确的添加到MATLAB工作搜索目录,使用的时候就会出现??? Undefined function or variable 'XXX'.等等报错。

首先明晰一下MATLAB工作搜索目录(路径)和当前目录(路径)这两个概念:当前目录[Current Folder]是指MATLAB当前所在的路径,MATLAB菜单栏下面有一个Current Folder可以在这里进行当前所在目录的更改。

工作搜索目录(路径)是指当你使用某一个函数的时候,MATLAB可以进行搜索该函数的所有的目录集合。

注:当你使用某一个函数的时候,MATLAB首先会从当前目录搜索调用该函数,如果当前目录没有该函数,MATLAB就会从工作搜索目录按照从上到下的顺序进行搜索调用该函数,如果工作搜索目录中也没有该函数,就会给出??? Undefined function or variable 'XXX' 这个报错。

libsvm参数说明

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安装教程matlab中使用(详细版)

libsvm安装教程matlab中使用(详细版)

libsvm安装教程(详细版)(本机matlab版本16b)第一步,把libsvm放到工具箱toolbox中。

把libsvm安装包解压,并放入matlab程序文件中toolbox中。

运行matlab程序,点击主页,找到布局旁边的设置路径,并点击设计路径选择添加并包含子文件,找到toolbox下面的libsvm添加即可,并点击保存。

第二步更新工具箱找到布局旁边的预测按钮,并点击预设按钮。

找到常规,选择更新工具箱路径缓存,并点击应用,最后点击确定。

第三步,更改libsvm文件在matlab文件行,打开如下地址:D:\B\toolbox\libsvm-3.24\matlab打开make.m文件,将make.m中的CFLAGS改为COMPFLAGS。

注:因为matlab中有自带的svm,为了防止libsvm和自带的svm发生冲突,所以将D:\B\toolbox\libsvm-3.24\matlab中将svmtrian.c和svmpredic.c前面加入lib,相应的make.m文件中也做修改第四步,安装编译器编译器采用最新版tdm64-gcc-9.2.0,安装教程很简单选择Creat,保存路径直接选择C盘即可,C:\TDM-GCC-64。

第五步,使用matlab读取C语言程序。

Matlab文件行调整到此目录下D:\B\toolbox\libsvm-3.24\matlab 并在命令行窗口输入:setenv('MW_MINGW64_LOC','C:\TDM-GCC-64')make点击回车,当命令行窗口出现:使用'MinGW64 Compiler (C)' 编译。

MEX 已成功完成。

使用'MinGW64 Compiler (C)' 编译。

MEX 已成功完成。

使用'MinGW64 Compiler (C)' 编译。

MEX 已成功完成。

LIBSVM使用方法

LIBSVM使用方法

LIBSVM使用方法1libsvm简介2libsvm使用方法libsvm就是以源代码和可执行文件两种方式得出的。

如果就是windows系列操作系统,可以轻易采用软件包提供更多的程序,也可以展开修正编程;如果就是unix类系统,必须自己编程,软件包中提供更多了编程格式文件,我们在sgi工作站(操作系统irix6.5)上,采用免费编译器gnuc++3.3编程通过。

2.1libsvm使用的一般步骤:1)2)3)4)5)6)按照libsvm软件包所建议的格式准备工作数据集;对数据展开直观的翻转操作方式;考量采用rbf核函数;使用交叉检验挑选最佳参数c与g;使用最佳参数c与g对整个训练集展开训练以获取积极支持向量机模型;利用以获取的模型展开测试与预测。

2.2libsvm使用的数据格式该软件采用的训练数据和检验数据文件格式如下:::...其中就是训练数据集的目标值,对于分类,它就是标识某类的整数(积极支持多个类);对于重回,就是任一实数。

就是以1已经开始的整数,可以就是不已连续的;为实数,也就是我们常说道的自变量。

检验数据文件中的label只用作排序准确度或误差,如果它就是未明的,只需用一个数核对这一栏,也可以空着不填上。

在程序包中,还包括存有一个训练数据实例:heart_scale,便利参照数据文件格式以及练采用软件。

可以撰写大程序,将自己常用的数据格式转换成这种格式。

2.3svmtrain和svmpredict的用法svmtrain(训练建模)的用法:svmtrain[options]training_set_file[model_file]options:需用的选项即为则表示的涵义如下-ssvm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)-ddegree:核函数中的degree设置(预设3)-gr(gama):核函数中的?函数设置(默认1/k)-rcoef0:核函数中的coef0设置(预设0)-ccost:设置c-svc,?-svr和?-svr的参数(默认1)-nnu:设置?-svc,一类svm和?-svr的参数(预设0.5)-pe:设置?-svr中损失函数?的值(默认0.1)-mcachesize:设置cache内存大小,以mb为单位(预设40)-eε:设置允许的终止判据(默认0.001)-hshrinking:与否采用启发式,0或1(预设1)-wiweight:设置第几类的参数c为weight?c(c-svc中的c)(默认1)-vn:n-fold可视化检验模式其中-g选项中的k是指输入数据中的属性数。

如何使用MATLAB-LIBSVM

如何使用MATLAB-LIBSVM

如何使用matlab-libsvm测试数据?首先需要声明的是,本文是根据MA TLAB技术论坛的视频Libsvm的下载、安装和使用(《Learn SVM Step by Step》by faruto2),自己经过实践后做的一个总结,希望对需要的人有用!1、Libsvm官方提供的测试数据(原始数据格式是给libsvmC++版本使用,在MA TLAB平台下需要使用libsvmread进行格式转换):.tw/~cjlin/libsvmtools/datasets/以breast-cancer_scale数据集为例,下面介绍具体操作,操作之前必须保证打开的MA TLAB环境下,当前目录是…\libsvm-3.1-[FarutoUltimate3.1Mcode]\matlab即下图所示:然后输入下面代码:[label_vector,instance_matrix]=libsvmread(‘breast-cancer_scale.txt’)model=svmtrain(label_vector,instance_matrix)[plabel,accuracy]=svmpredict(label_vector,instance_matrix,model)2、UCI数据库:/ml/datasets.html下面以wine_data数据集为例,介绍具体操作:先将下载好的wine.data数据集放在…\libsvm-3.1-[FarutoUltimate3.1Mcode]\matlab文件夹下面,必须保证打开的MA TLAB环境下,当前目录如下图所示:然后在打开的MA TLAB环境下,File->Import Data…->文件类型(all files)->选择wine.data,接下来输入下面代码:wine_label=wine(:,1)结果如图所示wine_data=wine(:,2:end)结果如图所示savewinedata.mat结果如图所示loadwinedata结果如图所示modelw=svmtrain(wine_label,wine_data)结果如图所示[plabelw,accuracyw]=svmpredict(wine_label,wine_data,modelw) 结果如图所示。

libsvm的安装使用操作手册

libsvm的安装使用操作手册

Libsvm工具箱和Lssvm工具箱是svm实现中比较不错的两个工具箱,/soft/59793.html libsvm工具箱官网下载/f/19658075.html新浪也有对应的下载,但是版本不同,都可以用。

下载下来的Libsvm都有如下内容:从3.1版本开始,官方将matlab平台、java平台、python平台以及C++平台整合到一个文件夹下,下载这一个文件夹可以在以上平台上使用。

其中matlab平台上有如下内容:其中svmtrain.c和svmpredict.c是核心函数。

Matlab平台下的libsvm的安装过程如下:以下是将Libsvm工具箱所在的文件夹添加到matlab工作搜索目录(路径):——File——Setpath——Add with Subfoders。

对应的界面的截图如图所示:选择刚才下载的工具箱的文件夹。

这里需要解释下的是,我们刚才选择的是Add with Subfolders而不是Add folder原因是Add with Subfolders可以将文件夹下的子文件夹都添加在其中,而Add Folder不能添加子文件夹。

之后可以看到我们已经将libsvm的文件夹以及它的子文件夹都添加到了matlab的Set Path中。

接着点击按钮,然后点击按钮关闭窗口,接下来就可以在setpath中看到对应的文件夹(路径)了。

在Current Directory就是当前目录,将当前目录调整到放libsvm工具箱的子目录中。

如图所示:点击浏览按钮,选择相应的文件夹即可。

我们可以用“mex –set up”这个命令来进行选择编译器:在Command Window中键入该命令,会询问我们是否需要确认已经安装的编译器:我们选择y,在我的机器上会出现如下结果:在这里显示的是我安装了三种编译器。

我们选择第三个编译器,在窗口中输入3,。

LIBSVM 使用方法简介

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。

MATLAB安装使用libsvm详细步骤

MATLAB安装使用libsvm详细步骤

MATLAB安装使⽤libsvm详细步骤根据本⽂后⾯部分博友提出的在配置过程中出现的问题,其中需要特别强调的⼀点:整个过程,都是在 libsvm-3.12\matlab⽬录下操作的。

如果这⼀点你忽视了,你不可能解决配置中报的Bug,即使重新安装matlab也不⾏。

本⽂的配置路径为 D:\MATLAB\R2010a\toolbox\libsvm-3.12\matlab,从始⾄终都是在这个⽬录下进⾏的。

当然,你也可以将编译好的⽂件拷贝到任何地⽅,只要你当前的⼯作⽬录中有这四个⽂件即可。

////////////////////////////详细步骤如下:1.下载libsvm.tw/~cjlin/libsvm/我的matlab版本 R2010a,我的libsvm版本3.122.解压⾄指定⽬录将libsvm解压⾄D:\MATLAB\R2010a\toolbox下,你也可以解压⾄你喜欢的地⽅。

3.设置路径下载下来的借⼝包⾥有svm的⼀些源⽂件,没有可执⾏的exe⽂件,所以,必须先将svmtrain等源⽂件编译为matlab可以使⽤的dll等⽂件。

于是先选择编译器,如下:4.编译libsvm我的编译器是VC++ 6.0⾸先在matlab设置当前⽬录为 D:\MATLAB\R2010a\toolbox\libsvm-3.12\matlab5.执⾏编译在matlab命令窗⼝中输⼊mex -setup显⽰Please choose your compiler for building external interface (MEX) files:Would you like mex to locate installed compilers [y]/n?输⼊ySelect a compiler:[1] Lcc-win32 C 2.4.1 in D:\MATLAB\R2010a\sys\lcc[2] Microsoft Visual C++ 2008 SP1 in D:\Program Files\Microsoft Visual Studio 9.0[3] Microsoft Visual C++ 6.0 in D:\Program Files\Microsoft Visual Studio[0] NoneCompiler:需要你选择编译器我输⼊的是3 即选择VC++ 6.0Please verify your choices:Compiler: Microsoft Visual C++ 6.0Location: D:\Program Files\Microsoft Visual StudioAre these correct [y]/n?再次确认⾃⼰的选择,输⼊yTrying to update options file: C:\Users\DELL\AppData\Roaming\MathWorks\MATLAB\R2010a\mexopts.batFrom template: D:\MATLAB\R2010a\bin\win32\mexopts\msvc60opts.batDone . . .编译器选择好了之后,⽤make.m编译命令窗⼝输⼊make可以看到新编译出4个⽂件libsvmread.mexw32,libsvmwrite.mexw32,svmtrain.mexw32,svmpredict.mexw32在命令窗⼝中输⼊load heart_scale;此时需注意,libsvm 3.12中提供的是c++版本的数据集heart_scale,这⾥需要加载matlab版本的数据集。

一个实例搞定libsvm回归(《Learn SVM Step by Step》by faruto2011系列视频-应用篇)

一个实例搞定libsvm回归(《Learn SVM Step by Step》by faruto2011系列视频-应用篇)

——打造最优秀、专业和权威的MATLAB技术交流平台! MATLAB技术论坛| Simulink仿真论坛| 专业MATLAB技术交流平台!网址:邮箱:matlabsky@客服:1341692017(QQ)技术论坛:函数百科:电子期刊:官方博客:读书频道:视频教程:有偿编程:软件汉化:——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:《Learn SVM Step by Step 》系列视频作者:faruto时间:2011.6-9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!《Learn SVM Step by Step 》系列视频目录•《Learn SVM Step by Step 》应用篇•Libsvm的下载、安装和使用•Libsvm参数实例详解•一个实例搞定libsvm分类•一个实例搞定libsvm回归•Libsvm分类参数优化•Libsvm回归参数优化•Libsvm-FarutoUltimate版本介绍与使用•Libsvm-FarutoGUI版本介绍与使用•使用libsvm分类&回归的整体过程•……•Lssvm的下载、安装和使用•一个实例搞定lssvm分类•一个实例搞定lssvm回归•……•《Learn SVM Step by Step 》理论篇•具体内容待定。

——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:一个实例搞定libsvm回归《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•一个实例搞定libsvm回归–观看此视频前建议您先观看–《Learn SVM Step by Step》系列视频-应用篇:一个实例搞定libsvm分类/thread-18521-1-1.html•关于测试集目标变量的注意事项•如何保存训练好的回归模型•回归模型model参数解密•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•一个实例搞定libsvm回归–观看此视频前建议您先观看–《Learn SVM Step by Step》系列视频-应用篇:一个实例搞定libsvm分类/thread-18521-1-1.html•关于测试集目标变量的注意事项•如何保存训练好的回归模型•回归模型model参数解密•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!一个实例搞定libsvm回归(1)•使用libsvm进行回归过程很简单,回归和分类本质都是一样,就是有一个输入(属性矩阵或者自变量)然后有输出(分类是分类标签,回归是因变量或目标变量),也就是相当于一个函数:Y = f(x)•利用训练集合已知的x,y来建立回归模型model,然后用这个model去预测。

LIBSVM(一)安装及容易遇到的问题

LIBSVM(一)安装及容易遇到的问题

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LIBSVM( 一 ) 安 装 及 容 易 遇 到 的 问 题
1.下载libsvm-3.23
2.安装
2.1 解压,将解压后的文件放到MATLAB安装目录的toolbox
2.2 set path 至 D:\software\matlab\toolbox\libsvm-3.23
2.3 工作目录调整至 D:\software\matlab\toolbox\libsvm-3.23\matlab
3.编译
3.1 mex -setup
(易错:Matlab 未找到支持的编译器或 SDK 解决方法归纳
4. 测试
4.2 指令
% load heart_scale.mat; % model = svmtrain(heart_scale_label,heart_scale_inst); % [predict_label, accuracy, dec_values] = svmpredict(heart_scale_label, heart_scale_inst, model);
% 预测测试集合标签 [ptest,acctest] = svmpredict(testlabel,testdata,model); % 预测精度 [predict_label, accuracy, dec_values] = svmpredict(heart_scale_label, heart_scale_inst, model);
load heart_scale.mat; data = heart_scale_inst; label = heart_scale_label;
% 选取前200个数据作为训练集合,后70个数据作为测试集合 ind = 200; traindata = data(1:ind,:); trainlabel = label(1:ind,:); testdata = data(ind+1:end,:); testlabel = label(ind+1:end,:);

libsvm使用简介

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的下载、安装和使用《Learn SVM Step by Step 》系列视频——应用篇作者:faruto时间:2011.6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工具箱下载–官方版本下载–Faruto版本下载•Libsvm工具箱安装过程–设置路径Set Path(Add with Subfolders)–选择编译器(mex -setup)–编译文件(make)•安装过程中的注意事项总结•Libsvm使用测试•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工具箱下载–官方版本下载–Faruto版本下载•Libsvm工具箱安装过程–设置路径Set Path(Add with Subfolders)–选择编译器(mex -setup)–编译文件(make)•安装过程中的注意事项总结•Libsvm使用测试•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工具箱下载•官方版本下载•.tw/~cjlin/libsvm/•截止2011.06最新版本号:libsvm-3.1•核心函数svmtrain、svmpredict•Faruto版本下载•(其他名称:libsvm加强工具箱、libsvm-FarutoUltimate版本)•/thread-17936-1-1.html•截止2011.06最新版本号:libsvm-3.1-[FarutoUltimate3.1Mcode]•在官方核心函数svmtrain、svmpredict基础上•+ 一些参数寻优等辅助函数(MATLAB平台下使用)–SVMcgForClass.m、SVMcgForRegress.m、–gaSVMcgForClass.m、gaSVMcgForRegress.m、gaSVMcgpForRegress.m –psoSVMcgForClass.m、psoSVMcgForRegress.m–svmplot.m、ClassResult.m——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工具箱下载–官方版本下载–Faruto版本下载•Libsvm工具箱安装过程–设置路径Set Path(Add with Subfolders)–选择编译器(mex -setup)–编译文件(make)•安装过程中的注意事项总结•Libsvm使用测试•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工具箱安装过程——设置路径Set Path(Add with Subfolders)•这一步就是将libsvm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libsvm工具箱的前提,否则使用时会给出如下报错:–??? Undefined function or variable ‘XXX'.•关于MATLAB工作搜索目录(路径)和当前目录(路径)两个概念意思如下:–工作搜索目录(路径)是指当你使用某一个函数的时候,MATLAB可以进行搜索该函数的所有的目录集合。

–当前目录[Current Folder]是指MATLAB当前所在的路径,MATLAB菜单栏下面有一个Current Folder可以在这里进行当前所在目录的更改。

——打造最优秀、专业和权威的MATLAB技术交流平台!Libsvm工具箱安装过程——选择编译器(mex -setup)•Libsvm的原始版本是用c++写的,为了能在MATLAB平台下使用,需要用C++编译器编译一下,生成一个类似于.m文件的东西(. mexw32文件)这样就可以在MATLAB平台下使用libsvm了。

•如果编译器没有选择好的话,下一步进行make编译的时候就会出现如下报错–Unable to complete successfully.这个表示你没有选择好编译器•本机电脑上需要实现安装C++编译器(比如Microsoft Visual C++ 6.0编译器或者更高版本)•MATLAB有一个自带的C编译器Lcc-win32 C,但这里需要的是C++编译器。

•MATLAB支持的编译器列表•/support/compilers/R2011a/win32.html——打造最优秀、专业和权威的MATLAB技术交流平台!Libsvm工具箱安装过程——编译文件(make)•首先需要把MATLAB的当前目录[Current Folder]调整到libsvm工具箱所在的文件夹•关于MATLAB工作搜索目录(路径)和当前目录(路径)两个概念意思如下:–工作搜索目录(路径)是指当你使用某一个函数的时候,MATLAB可以进行搜索该函数的所有的目录集合。

–当前目录[Current Folder]是指MATLAB当前所在的路径,MATLAB菜单栏下面有一个Current Folder可以在这里进行当前所在目录的更改。

•然后在命令窗如入make•编译后文件夹里面会多出svmtrain.mexw32、svmpredict.mexw32等文件这样就可以在MATLAB平台下使用libsvm工具箱了。

–.mexw32编译后的文件是加密过的,打开是乱码,函数本身没有帮助–运行help svmtrain得到的是MATLAB自带的svmtrain函数的帮助文件–运行help svmpredict会有如下报错svmpredict not found.–工具箱中的README文件可以算是帮助文件——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工具箱下载–官方版本下载–Faruto版本下载•Libsvm工具箱安装过程–设置路径Set Path(Add with Subfolders)–选择编译器(mex -setup)–编译文件(make)•安装过程中的注意事项总结•Libsvm使用测试•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!安装过程中的注意事项总结•设置路径Set Path时要用Add with Subfolders添加目录,这样可以将工具箱所在文件夹的子目录也添加到MATLAB工作搜索目录(路径)。

•选择编译器时在MATLAB命令窗口中键入的命令是mex –setup–这里要注意mex和-setup中间有一个空格,很多朋友没有输入空格会有如下报错:•??? Undefined function or variable 'setup'.•编译文件(make)时一定要把MATLAB的当前目录[Current Folder]调整到libsvm工具箱所在的文件夹•原因:因为这一步要运行libsvm工具箱中的make.m文件,当你使用某一个函数的时候,MATLAB首先会从当前目录搜索调用该函数,为了防止其他位置也有类似名字的make.m函数,这一步要把MATLAB的当前目录[Current Folder]调整到libsvm所在的文件夹,优先运行libsvm文件夹下的make.m文件。

•MATLAB支持的编译器列表•/support/compilers/R2011a/win32.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工具箱下载–官方版本下载–Faruto版本下载•Libsvm工具箱安装过程–设置路径Set Path(Add with Subfolders)–选择编译器(mex -setup)–编译文件(make)•安装过程中的注意事项总结•Libsvm使用测试•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使用测试•使用libsvm自带的测试数据heart_scale.mat•数据内容double>•heart_scale_inst <270*13•heart_scale_label <270*1 double>–load heart_scale;–model = svmtrain(heart_scale_label,heart_scale_inst);–[predict_label,accuracy] = svmpredict(heart_scale_label,heart_scale_inst,model);•更多测试数据下载•Libsvm官方提供的测试数据(原始数据格式是给libsvm C++版本使用,在MATLAB平台下需要使用libsvmread进行格式转换)•.tw/~cjlin/libsvmtools/datasets/•UCI数据库•/ml/——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工具箱下载–官方版本下载–Faruto版本下载•Libsvm工具箱安装过程–设置路径Set Path(Add with Subfolders)–选择编译器(mex -setup)–编译文件(make)•安装过程中的注意事项总结•Libsvm使用测试•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•Desktop Layout MATLAB界面布局相关•Import Data 载入外部数据相关•巧用Tab键,进行输入补全操作•添加Shortcuts•热键F9(Evaluate Selection 运行选中代码)——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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