SVMtrain的参数c和g的优化 在svm训练过程中,需要对惩罚参数c和核函数的参数g进行优化,选取最好的参数 知道测试集标签的情况下 是让两个参数c和g在某一范围内取离散值,然后,取测试集分类准确率最佳的参数 不知道测试集标签的情况下 (1)利用交叉验证的方法:(k-fold cross validation) Start  bestAccuracy = 0  bestc = 0  bestg = 0  //n1 , n2 ,k都是事先给定的值  for c = 2^(-n1) : 2^(n

原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_57a1cae80101bit5.html 举例说明 svmtrain -s 0 -?c 1000 -t 1 -g 1 -r 1 -d 3 data_file 训练一个由多项式核(u'v+1)^3和C=1000组成的分类器. svmtrain -s 1 -n 0.1 -t 2 -g 0.5 -e 0.00001 data_file 在RBF核函数exp(-0.5|u-v|^2)和终止允许限0.00001的条件下,训练一个?-SV

SVM(支撑向量机模型)是二(多)分类问题中经常使用的方法,思想比较简单,但是具体实现与求解细节对工程人员来说比较复杂,如需了解SVM的入门知识和中级进阶可点此下载.本文从应用的角度出发,使用Libsvm函数库解决SVM模型的分类与回归问题. 说明:libsvm是实现svm的便捷开源工具,应用广泛,由国立台湾大学Chih-Chung Chang和Chih-Jen Lin编写,可以实现基于SVM的分类和回归. 1.分类 在Matlab下下载测试数据heart_sacle运行程序: load hea

现简单对屏幕回显信息进行说明: #iter 为迭代次数, nu  与前面的操作参数 -n nu  相同, obj 为 SVM 文件转换为的二次规划求解得到的最小值, rho  为判决函数的常数项 b , nSV  为支持向量个数, nBSV 为边界上的支持向量个数, Total nSV 为支持向量总个数. 训练后的模型保存为文件 *.model ,用记事本打开其内容如下: svm_type c_svc %  训练所采用的 svm 类型,此处为 C- SVC kernel_type rbf % 训

LIBSVM 使用的一般步骤是:1)准备数据集,转化为 LIBSVM支持的数据格式 :[label] [index1]:[value1] [index2]:[value2] ...即 [l类别标号] [特征1]:[特征值] [特征2]:[特征值] ...2)对数据进行简单的缩放操作(scale):(为什么要scale,这里不解释了)3)考虑选用核函数(通常选取径函数,程序默认):4)采用交叉验证(一般采用5折交叉验证),选择最佳参数C与g :5)用得到的最佳参数C与g 对整个训练集进行训练得到S

目录 SVM 1. 定义 1.1 函数间隔和几何间隔 1.2 间隔最大化 2. 线性可分SVM 2.1 对偶问题 2.2 序列最小最优算法(SMO) 3. 线性不可分SVM 3.1 松弛变量 3.2 求解对偶问题 3.3 支持向量求解参数\(w,b\) 4. 非线性SVM 5. Reference: SVM   支持向量机是一种二分类模型,它以间隔最大作为优化目标,因此它比感知机仅仅以误分类推动的模型要优胜不少.数据线性可分时,SVM直接以间隔最大训练出一个线性分类模型.当数据线性不可分时,SV

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

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

下载的libsvm包里面已经为我们编译好了(windows).进入libsvm\windows,可以看到这几个exe文件: a.svm-toy.exe:图形界面,可以自己画点,产生数据等. b.svm-scale.exe:对特征值进行缩放. c.svm-train.exe:接收特定格式的输入,产生一个model文件. d.svm-predict.exe:依照已经train好的model,输入新的数据,并输出预测新数据的类别. svm-toy.exe 可以自己生成数据,双击svm-toy,点击ch

暑假听了computer vision的一个Summer School,里面Jason J. Corso讲了他们运用Low-Mid-High层次结构进行Video Understanding 和 Activity Recognition的方法,受益颇深,在这里把他的方法总结一下: ------------------------------------------------------------------------------------------------- 1. 层次结构表示:

[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 

http://blog.csdn.net/superzrx/article/details/47073847 安装 SCIKIT-LEARN是一个基于Python/numpy/scipy的机器学习库 windows下最简单的安装方式是使用winpython进行安装 WinPython地址 GBDT使用 这段代码展示了一个简单的GBDT调用过程 数据维数24,训练数据1990,测试数据221 import numpy as np from sklearn.ensemble import Gradi

一.逻辑回归是什么? 1.逻辑回归 逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法,运用梯度下降来求解参数,来达到将数据二分类的目的. logistic回归也称为逻辑回归,与线性回归这样输出是连续的.具体的值(如具体房价123万元)不同,逻辑回归的输出是0~1之间的概率,但可以把它理解成回答“是”或者“否”(即离散的二分类)的问题.回答“是”可以用标签“1”表示,回答“否”可以用标签“0”表示. 比如,逻辑回归的输出是“某人生病的概率是多少”,我们可以进一步理解成“某人是否生病了”.设

Java 字符串格式化详解 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 微博:厉圣杰 文中如有纰漏,欢迎大家留言指出. 在 Java 的 String 类中,可以使用 format() 方法格式化字符串,该方法有两种重载形式: String.format(String format, Object... args) 和 String.format(Locale locale, String format, Object... args).两者的唯一区别是前者使用本地语言环境,后者使用指

网易公开课,第10,11课 notes,http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes5.pdf   Model Selection 首先需要解决的问题是,模型选择问题,如何来平衡bais和variance来自动选择模型?比如对于多项式分类,如何决定阶数k,对于locally weighted regression如何决定窗口大小,对于SVM如何决定参数C For instance, we might be using a polynomial regre

ccache的主页:http://ccache.samba.org distcc的主页:http://distcc.samba.org 1.背景: 在处理一些规模相对较大的工程时,编译花费的时间可能会很长.有时候我们会经常一遍一遍地编译相同的程序,此时,有了ccache情况就好多了.它将在第一遍编译时多花几秒钟,但接下来就会使编译成倍(5-10倍)的提速. ccache 的基本原理是通过将头文件高速缓存到源文件之中而改进了构建性能,因而通过减少每一步编译时添加头文件所需要的时间而提高了构建速度.

高级Bash脚本编程指南(27):文本处理命令(三) 成于坚持,败于止步 处理文本和文本文件的命令 tr 字符转换过滤器. 必须使用引用或中括号, 这样做才是合理的. 引用可以阻止shell重新解释出现在tr命令序列中的特殊字符. 中括号应该被引用起来防止被shell扩展. 无论tr "A-Z" "*" <filename还是tr A-Z \* <filename都可以将filename中的大写字符修改为星号(写到stdout). 但是在某些系统上可能就

今天在做正则循环匹配,碰到一个怪问题,第一次可以匹配上,但循环第一次之后,就无法匹配上了.猛然想起,RegExp中lastIndex属性,于是上网搜索了一下,将一些资料整理归纳,以备今后自己查阅(记性不好) 借鉴网上一个例子:http://www.dewen.org/q/468 <script type='text/javascript'> var reTest = /^aid=(.*)/ig; var aData = [ 'aid=^$', 'aid=^$', 'aid=^$', 'aid=

支持向量机: Maximum Margin Classifier  by pluskid, on 2010-09-08, in Machine Learning     87 comments 本文是"支持向量机系列"的第一篇,参见本系列的其他文章. 支持向量机即 Support Vector Machine,简称 SVM .我最开始听说这头机器的名号的时候,一种神秘感就油然而生,似乎把 Support 这么一个具体的动作和 Vector 这么一个抽象的概念拼到一起,然后再做成一个 M

主要内容: 动机 FM算法模型 FM算法VS 其他算法   一.动机 在传统的线性模型如LR中,每个特征都是独立的,如果需要考虑特征与特征直接的交互作用,可能需要人工对特征进行交叉组合:非线性SVM可以对特征进行kernel映射,但是在特征高度稀疏的情况下,并不能很好地进行学习:现在也有很多分解模型Factorization model如矩阵分解MF.SVD++等,这些模型可以学习到特征之间的交互隐藏关系,但基本上每个模型都只适用于特定的输入和场景.为此,在高度稀疏的数据场景下如推荐系统,FM(

先决条件是必须为苹果mac机.拥有公司苹果账号,并确保电脑上安装了unity,unity包 ios-support.和xcode. 1.打开了unity应用之后,选择buildSettings 然后点击playerSettings 配置应用相关图标显示,以及其他需要的选项,注意此处填写的bundleID 然后点击build,并选择保存路径,点击save 保存完成.2.点击打开刚打包好的文件夹,选择.xcodeproj文件,双击打开 此时在跳转到xcode中,在左上角选择文件夹,双击项目 这里注意