libsvm 参数说明【中英文双语版本】_MATLAB 支持向量机_MATLAB技术论坛

farut o
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发表于 2011-2-27 21:49:01 | 只看该作者
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熵钟 发表于 2011-2-26 20:09 回复 faruto 的帖子
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谢谢！我看了林志仁的论文……具体在做分类时，还是要尝试下哪种sv m效果好，才知道数据x 与y 的函数类型对吧？
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熵钟
发表于 2011-2-26 20:09:42 | 只看该作者
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[教程› ] libsvm 参数说明【› 中英文双语版本›】
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farut o
发表于 2010-12-28 00:35:29 | 只看该作者 | 倒序浏览 | 谷歌 |
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farut o不知何许人也~
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B
English: libsv m_options: -s svm_type : set type of SVM (default 0)
0 -- C-SVC 1 -- nu-SVC 2 -- one-class SVM 3 -- epsilon-SVR 4 -- nu-SVR -t kernel_type : set type of kernel function (default 2) 0 -- linear: u'*v 1 -- polynomial: (gamma*u'*v + coef0)^degree 2 -- radial basis function: exp(-gamma*|u-v|^2) 3 -- sigmoid: tanh(gamma*u'*v + coef0) 4 -- precomputed kernel (kernel values in training_instance_matrix) -d degree : set degree in kernel function (default 3) -g gamma : set gamma in kernel function (default 1/k) -r coef0 : set coef0 in kernel function (default 0) -c cost : set the parameter C of C-SVC, epsilon-SVR, and nu-SVR (default 1) -n nu : set the parameter nu of nu-SVC, one-class SVM, and nu-SVR (default
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2014年9月3日
熵钟
libsvm 参数说明【中英文双语版本】| MATLAB 支持向量机| MATLAB技术论坛 0 -- C-SVC 1 --v-SVC 2 – 一类SVM 3 -- e -SVR 4 -- v-SVR -t 核函数类型：核函数设置类型(默认2) 0 – 线性：u'v 1 – 多项式：(r*u'v + coef0)^degree 2 – RBF函数：exp(-gamma|u-v|^2) 3 –sigmoid：tanh(r*u'v + coef0) -d degree：核函数中的degree设置(针对多项式核函数)(默认3) -g r(gama)：核函数中的gamma函数设置(针对多项式/rbf/sigmoid核函数)(默认
0.5) -p epsilon : set the epsilon in loss function of epsilon-SVR (default 0.1) -m cachesize : set cache memory size in MB (default 100) -e epsilon : set tolerance of termination criterion (default 0.001) -h shrinking: whether to use the shrinking heuristics, 0 or 1 (default 1) -b probability_estimates: whether to train a SVC or SVR model for
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发表于 2011-2-25 09:49:56 | 只看该作者
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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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2014年9月3日
farut o
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发表于 2011-2-26 07:34:00 | 只看该作者
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熵钟 发表于 2011-2-25 09:49 回复 faruto 的帖子
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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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分并计算交互检验准确度和均方根误差。以上这些参数设置可以按照SVM的类型和核函
数所支持的参数进行任意组合，如果设置的参数在函数或SVM类型中没有也不会产生影
响，程序不会接受该参数；如果应有的参数设置不正确，参数将采用默认值。
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校长，svm类型，-s前三个是分类的，后两个是回归的，我想问三个分类的svc各有什么区别 ... 区别主要是 所解决的目标函数的形式不一样~
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发表于 2011-2-28 11:58:28 | 只看该作者
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校长，sv m类型，-s前三个是分类的，后两个是回归的，我想问三个分类的sv c 各有什么区别？两个回归类型的sv r又有什么 区别？
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1/ k) -r coef0：核函数中的coef0设置(针对多项式/sigmoid核函数)((默认0) -c cost：设置C-SVC，e -SVR和v-SVR的参数(损失函数)(默认1) -n nu：设置v-SVC，一类SVM和v- SVR的参数(默认0.5) -p p：设置e -SVR 中损失函数p的值(默认0.1) -m cachesize：设置cache内存大小，以MB为单位(默认40) -e eps：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，n为fold的个数，必须大于等于2 其中-g选项中的k是指输入数据中的属性数。option -v 随机地将数据剖分为n部
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2014年9月3日
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