开发语言:JAVA 开发工具:eclipse (下载地址 http://www.eclipse.org/downloads/) liblinear版本:liblinear-1.94.jar (下载地址:http://liblinear.bwaldvogel.de/) 更多信息请参考:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/liblinear/ 1.下载 liblinear-1.94.jar,导入工程 在工程上右键---->Properties----->选中Java

Libliner 中的-s 参数选择:primal 和dual LIBLINEAR的优化算法主要分为两大类,即求解原问题(primal problem)和对偶问题(dual problem).求解原问题使用的是TRON的优化算法,对偶问题使用的是Coordinate Descent优化算法.总的来说,两个算法的优化效率都较高,但还是有各自更加擅长的场景.对于样本量不大,但是维度特别高的场景,如文本分类,更适合对偶问题求解,因为由于样本量小,计算出来的Kernel Matrix也不大,后面的优化也

转自:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/10947323/ LibLinear(SVM包)使用说明之(一)README zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 本文主要是翻译liblinear-1.93版本的README文件.里面介绍了liblinear的详细使用方法.更多信息请参考: http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/liblinear/ 在这里我用到的是L

LibLinear(SVM包)使用说明之(三)实践 LibLinear(SVM包)使用说明之(三)实践 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 我们在UFLDL的教程中,Exercise: Convolution and Pooling这一章节,已经得到了cnnPooledFeatures.mat特征.在该练习中,我们使用的是softmax分类器来分类的.在这里我们修改为用SVM来替代softmax分类器.SVM由Liblinear软件包来提供.这

LibLinear(SVM包)使用说明之(二)MATLAB接口 LibLinear(SVM包)使用说明之(二)MATLAB接口 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 一.介绍 LIBLINEAR是一个简单的求解大规模规则化线性分类和回归的软件包.本文介绍在Matlab中如何使用该软件包.(http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/liblinear) 二.安装 在Windows系统中,预编译好的可执行文件在..\wind

LibLinear(SVM包)的MATLAB安装 1 LIBSVM介绍 LIBSVM是众所周知的支持向量机分类工具包(一些支持向量机(SVM)的开源代码库的链接及其简介),运用方便简单,其中的核函数(常用核函数-Kernel Function)可以自己定义也可以默认.但是对一些大数据来说,有没有非线性映射,他们的性能差不多.如果不使用核,我们可以用线性分类或者回归来训练一个更大的数据集.这些数据往往具有非常高维的特征,例如文本分类Document classification.所以LIBSVM就

很多机器学习算法有参数,比如 linear_model.LogisticRegression()中有参数C. sklearn中的GrideSearchCV可方便调参过程．如下: import numpy as np from sklearn import linear_model from skearn.grid_search import GridSearchCV # read my data X_train, X_test, y_train, y_test=load_data(file='t

网格搜索 对给定参数进行组合,用某标准进行评价,只适合小数据集 class sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid, scoring=None, fit_params=None, n_jobs=None, iid=’warn’, refit=True, cv=’warn’, verbose=0, pre_dispatch=‘2*n_jobs’, error_score=’raise-deprecating’, retu

liblinear是libsvm的线性核的改进版本,专门适用于百万数据量的分类.正好适用于我这次数据挖掘的实验. liblinear用法和libsvm很相似,我是用的是.exe文件,利用python的subprocess向控制台发送命令即可完成本次试验. 其中核心两句即 train train.txt predict test.txt train.txt.model output.txt 由于是线性核,没有设置参数c.g 对于50W篇文章模型训练仅需340秒,50W篇文章的预测仅需6秒 from

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

12.支持向量机 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 12.5 SVM参数细节 标记点选取 标记点(landmark)如图所示为\(l^{(1)},l^{(2)},l^{(3)}\),设核函数为 高斯函数 ,其中设预测函数y=1 if \(\theta_0+\theta_{1}f_1+\theta_{2}f_2+\theta_{3}f_3\ge0\) 在实际中需要用 很多标记点 ,那么如何选取 标记点(lan

原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5b29caf7010127vh.html Libsvm和Liblinear都是国立台湾大学的Chih-Jen Lin博士开发的,Libsvm主要是用来进行非线性svm 分类器的生成,提出有一段时间了,而Liblinear则是去年才创建的,主要是应对large-scale的data classification,因为linear分类器的训练比非线性分类器的训练计算复杂度要低很多,时间也少很多,而且在large scale dat

对于多分类问题以及核函数的选取,以下经验规则可以借鉴: 如果如果特征数远远大于样本数的情况下,使用线性核就可以了. 如果特征数和样本数都很大,例如文档分类,一般使用线性核, LIBLINEAR比LIBSVM速度要快很多. 如果特征数远小于样本数,这种情况一般使用RBF.但是如果一定要用线性核,则选择LIBLINEAR较好,而且使用-s 2选项 原文: http://orangeprince.info/2014/11/23/libsvm-liblinear-2/ http://orangeprin

sklearn可实现的函数或者功能可分为如下几个方面 1.分类算法2.回归算法3.聚类算法4.降维算法5.模型优化6.文本预处理 其中分类算法和回归算法又叫监督学习,聚类算法和降维算法又叫非监督学习 分类算法 # knn算法 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsClassifier() ''' __init__函数 def __init__(self, n_neighbors=5, weights=

第一次接触LogisticRegressionCV ,记录一下. Logistic回归是分类算法,不能应用于回归中(传入模型的y值,不能是float类型,必须是int类型) 正则化选择参数 :penalty                                 ——>  L1 / L2    默认是L2的正则化,一般使用L2就可以了,但是如果还是过拟合,就可以用                                                               

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

1.1     scikit-learn参数介绍 1.1.1  导入 from sklearn.linear_model import LogisticRegression 1.1.2  版本 scikit-learn==0.21.3 1.1.3  参数 1.1.3.1 penalty l1.l2.elasticnet.none,默认l2 l1: l1正则,邻回归 l2: l2正则,套索回归 elasticnet: 弹性网络,是邻回归和套索回归的正则项的混合 none: 什么都不加 在调参时如果

import scipy from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import GridS

求方程 \(H s = -g\), H是hessian矩阵, g 为梯度, 残量 \(r = -g -Hs\). s的初值为0,理论上,共轭梯度每步迭代使得\(\|s\|\) 单调增加,共轭梯度的迭代停止条件: \[ \| r \| < tol, \quad or \quad \|s + \delta_s \| > \Delta \] 给定参数: $ \eta_0 = 1e-4, \eta_1 = 0.25, \eta_2 = 0.75; \sigma_1 = 0.25, \sigma_2 =

本文老周就给大伙伴们介绍一下方法参数代码的生成. 在开始之前,先补充一下上一篇烂文的内容.在上一篇文章中,老周检讨了 MemberAttributes 枚举的用法,老周此前误以为该枚举不能进行按位操作,后来发现是可以的.不过啊,MemberAttributes 枚举有些情况下不那么好弄,最典型的就是要生成抽象类的时候,反正老周试了很久,用MemberAttributes枚举不能顺利生成抽象类. 这时候,老周想到了 TypeAttributes,然后就试了一下. CodeTypeDeclarati