Libsvm使用方法cmd版本&&Java版本

本文介绍了在Windows环境下使用Libsvm库进行机器学习的步骤,包括通过cmd命令行利用svm-train和svm-predict进行训练和预测,以及使用svm-scale进行数据标准化。在Java平台上,也提及了svm-scale的使用,但详细信息待补充。

1.windows cmd命令窗口版本

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:

1.svm-predict: svmpredict test_file mode_file output_file 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。

2.svm-scale: 有时候特征值的波动范围比较大需要对特征数据进行缩放,可以缩放到0–1之间(自己定义)。

3.svm-toy:是图形界面,可以自己画点,产生数据等。

4.svm-train: svmtrain [option] train_file [model_file] train 会接受特定格式的输入,产生一个model 文件。

输入数据格式
label index:value [ index:value]…
比如
1 1:0.5 2:0.3
2 1:0.3 2:0.85
代表属于类别1的(0.5, 0.3)和属于类别2的(0.3, 0.85)

若缺省某维度,默认为0。如1 3:0.5代表(0, 0, 0.5)。
省略为0的维度能减少内存使用,提高运算速度。

训练

使用svm-train.exe,打开命令行,输入svm-train可查看帮助信息。
用法:svm-train [参数] 训练数据路径 [输出模型文件路径]
参数:(待完善)

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