在使用easy.py中出现如下图所示问题 解决方法: 1.找到cmd = '{0} -svmtrain "{1}" -gnuplot "{2}" "{3}"'.format(grid_py, svmtrain_exe, gnuplot_exe, scaled_file) 2.将其改为cmd = 'python {0} -svmtrain "{1}" -gnuplot "{2}" "{3}"

现象是: python easy.py train test 输出: Scaling training data...WARNING: original #nonzeros 100389 new #nonzeros 9983948Use -l 0 if many original feature values are zerosCross validation...Traceback (most recent call last): File "easy.py", line 61, i

libsvm中有进行参数调优的工具grid.py和easy.py可以使用,这些工具可以帮助我们选择更好的参数,减少自己参数选优带来的烦扰. 所需工具:libsvm.gnuplot 本机环境:Windows7(64 bit) ,Python3.5 1.相关程序的下载和安装: 1.1.下载libsvm,我用的是libsvm-3.18.zip,下载后直接解压到任意位置,我解压到C:\libsvm-3.18下. 1.2.下载python,我下的是python-3.5.msi,双击该文件安装到默认位置,我

python 装 ez_setup.py出错setuptools,pip,install,UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte.解决:打开Python27\Lib\mimetypes.py在default_encoding = sys.getdefaultencoding() 前加后三行 if sys.getdefaultencoding() != 'gbk': reload(sys) sys.setdefaultencoding

写了一个hello.py,仅有一句,print 'hello world', 运行 Python hello.py 出错,提示: File "<stdin>" , line 1python hello.py 原因是.指令不是在python环境下执行而是在shell中执行所以 退出python命令行,直接cd到hello.py所在目录,运行python hello.py,成功.

鉴于该脚本的重要性,很有必要对该脚本做一个全面的注释,以便可以灵活的使用libsvm. #!/usr/bin/env python # 这种设置python路径的方法更为科学 import sys import os from subprocess import * # 输入参数太少就会提示程序用法 if len(sys.argv) <= 1: print('Usage: {0} training_file [testing_file]'.format(sys.argv[0])) raise S

直接conda install libsvm安装的不完整,缺几个.py文件. 第一种安装方法: 下载:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/cgi-bin/libsvm.cgi?+http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm+tar.gz 在/home/common/anaconda3/lib/python3.6/site-packages下创建一个libsvm文件夹,并将libsvm.so.2复制到到libsvm文件夹中(lib

1.      libSVM简介 libSVM是台湾林智仁(Chih-Jen Lin) 教授2001年开发的一套支持向量机库,这套库运算速度挺快,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.    本实验使用libSVM3.18版本. 2.      libSVM 3.18包含的内容(1)Java文件夹  ,主要应用于java平台:  (2)Python文件夹,是用来参数优选的工具,稍后介绍:  (3

LIBSVM 数据格式需要---------------------- 决策属性 条件属性a 条件属性b ... 2 1:7 2:5 ... 1 1:4 2:2 ... 数据格式转换---------------------- 当数据较少时,可以用formatdatalibsvm轻松地将文本数据转换成为svm工具使用的数据. 使用方法为: 1,打开FormatDataLibsvm.xls然后将数据粘贴到sheet1的topleft单元. 输入格式为: 条件属性a 条件属性b ... 决策属性 7

关于SVM的基础理论知识,可以google这篇文章<SVM的八股简介>,讲解得生动有趣,是入门的极好教材.作为拿来主义者,我更关心怎么用SVM,因此瞄上了台湾林智仁教授提供的libSVM.我把自己的使用过程记录下来,感觉按照下面的步骤,傻瓜应该也可以用SVM了. 1. 相关程序的下载.安装 总共要下载libsvm,python,gnuplot三个程序. 1.1 libsvm:到http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ 下载,我用的是libsvm-3.1

原文:http://blog.csdn.net/meredith_leaf/article/details/6714144 Linux下的Libsvm使用历程录 首先下载Libsvm.Python和Gnuplot: libsvm的主页http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/上下载libsvm (偶用3.1版本) python的主页http://www.python.org下载 python (偶用3.2.1版本) gnuplot的主页http://www

原文:http://blog.csdn.net/rav009/article/details/12995095 在安装LibSVM前需要先装 python 和 gnuplot linux 一般都自带了python2.7,所以python的安装不再赘述 在 ubuntu 下安装 gnuplot 不能直接 sudo apt-get install gnuplot,因为预编译的gnuplot不能识别ubuntu的图形界面,所以必须先运行这句: sudo apt-get install libx11-d

1.所需要软件下载: (1)libsvm(http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/) (2)python (3)gnuplot 画图软件(ftp://ftp.gnuplot.info/pub/gnuplot/) 这里只考虑windows的环境: 1. 下载libsvm的zip包,只要解压到某个文件夹就好就好(随便D:\gjs\libsvm) 2.安装python(我的是2.7.3) 3.下载好gnuplot ,直接解压就好,无需安装(C:\gnuplot

一:libsvm包下载与使用:      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.在作者主页http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/可以方便下载. 1. 把包解压在C盘之中,如:C:\libsvm-3.18 2. 因为要用libsvm自带的脚本grid.py和easy.py,需要去官网下载绘图

[原文:http://wenku.baidu.com/view/7e7b6b896529647d27285276.html] 目  录 1 Libsvm下载... 3 2 Libsvm3.0环境变量设置... 3 3 训练和测试数据集下载... 3 4 运行python程序的环境配置... 3 5 LIBSVM 使用的一般步骤是:... 3 6 再来说一下,libsvm-3.0的需要的数据及其格式.... 4 7 Libsvm数据格式制作:... 4 8 Windows版本的工具... 4 9 

libSVM简单的介绍 libSVM是台湾林智仁(Chih-Jen Lin) 教授2001年开发的一套支持向量机库,这套库运算速度挺快,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. 其中包含的文件夹的主要的作用 (1)Java文件夹  ,主要应用于java平台: (2)Python文件夹,是用来参数优选的工具,稍后介绍: (3)tools文件夹,主要包含四个python文件,用来数据集抽样(subse

以前接触过libsvm,现在算在实际的应用中学习 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)首要考虑选用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. 参数认识 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: [label] [index1]:[value1] [index2]:[v

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/38964135 LIBSVM是台湾大学林智仁(LinChih-Jen)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,利用这些默认参数可以解决很多问题:并提供了交互检验(Cross Validati

1.前言 由于毕业设计需要用到libsvm,所以最近专心于配置libsvm,曾经尝试过在matlab中安装,但是没有成功.最终在Python环境中完成安装. 2.LIBSVM介绍 LIBSVM 是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个操作简单.易于使用.快速有效的 SVM 软件包.可以解决分类问题(包括 C-SVC.n-SVC ).回归问题(包括 e-SVR.n-SVR )以及分布估计(one-class-SVM)等问题,提供了线性.多项式.径向基和 S 形函数四种常用的

主要参考了一些博客以及自己使用经验.收集来觉得比较有用的. LIBSVM 数据格式需要---------------------- 决策属性  条件属性a  条件属性b  ... 2    1:7   2:5    ... 1    1:4   2:2    ... 数据格式转换---------------------- 当数据较少时,可以用formatdatalibsvm轻松地将文本数据转换成为svm工具使用的数据. 使用方法为: 1,打开FormatDataLibsvm.xls然后将数据粘