林智仁libsvm java代码学习笔记

最新推荐文章于 2024-11-17 11:16:41 发布
原创 最新推荐文章于 2024-11-17 11:16:41 发布 · 1k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文深入探讨了支持向量机（SVM）中关键参数的作用，包括SVM类型和核函数的选择。通过实例分析，帮助读者掌握如何优化SVM模型以提高预测准确性。

拿到代码，找了一个training set，一个test set，跑了一遍。

感觉svm的参数有点多，以下是需要设置的参数：

(1) svm_type : svm的类型，包括C-SVC, nu-SVC, one-class SVM, epsilon-SVR, nu-SVR等

(2) kernel_type: 核函数类型，包括 线性核函数，多项式和函数，RBF核函数，sigmoid核函数等

java libsvm回归_java学习--Libsvm java版代码注释及详解(一)
weixin_29725791的博客
02-23 360
由于工作中要用到SVR算法，项目组的系统是用java开发的，因此，为了能与项目组同步，算法需要用java来实现，还好台湾大学的林智仁教授推出了Libsvm的源代码，包括java、c++等语言的源代码，在此表示感谢！因此，算法的主体部分不用自己开发了，在源代码的基础上做一些修改就能够应用到自己的项目中了，开源真好！受益了无数人。。。为了弘扬开源的精神，开博记录学习Libsvm java版源代码的过程...
机器学习：林智仁libsvm 工具箱 在matlab下的应用总结
梦里水乡的专栏
09-07 3347
好久没有写blog了，现在把之前做的东西做一下总结，也算是给上个学期一个交代。 简单介绍一下机器学习中的libsvm libsvm工具箱在matlab下的安装 libsvm工具箱在matlab下的应用 libsvm的实际应用 小结 一、机器学习中的libsvm介绍支持向量机（SUPPORT VECTOR MACHINE），是非常强大且流行的算法，在一些情况下，能面向一些复杂的非线性问题提供比逻辑回归
林智仁的SVM使用方法讲义
07-18
相比与SVM的理论，该文档提供了使用LibSVM进行分类的方法和步骤，提供了完整的基础性指导
林智仁教授关于F-score与SVM的特征选择论文
weixin_40742304的博客
11-12 1298
这个是他指导的硕士生的论文： 目录结构 第一章…引言 第二章…SVM基本概念 第三章…现有特征选择方法 第四章…NIPS竞赛 第五章…其他基于SVM的特征选择方法 第六章…实验 第七章…讨论与结论 主要总结第四章-----讨论参加特色选择比赛的经验。 它展示了如何将一些前面的章节中描述的特征选择技术应用在竞赛数据集。 数据集合：有5个两类的数据集，每个数据集都被分割成一个测试集、一个验证集和一个测试集，目的是在测试集上有最好的性能。 比赛过程：比赛分为两个阶段: 开发阶段；最后阶段 开发阶段-----在开发
libsvm java版本使用心得（转）
weixin_34268753的博客
02-25 348
http://blog.youkuaiyun.com/u010340854/article/details/19159883 https://github.com/cjlin1/libsvm 项目中要用到svm分类器，自己实现的话太费时间，于是寻找开源实现，找到了libsvm。 Java版本是一个jar包，引入到工程中即可使用。 需要注意的是，java版本充满了c++风格（类名小写，命名使用下划线_分...
林智仁的libsvm-2.9在windows下的…
Helloguoke的专栏
11-22 1258
很多学习svm的朋友，都用林智仁的libsvm在做分类的工作，但是整个配置和使用需要看很多东西。特将我自己的学习心得写在这里，以避免后来的人少走弯路，节约时间。     准备工作：这篇假设使用的平台是Windows XP，从命令列执行。先把一些需要的东西装好，我们总共需要三个东西：libsvm, python, gnuplot。 Libsvm：到http://www.csie.ntu.edu
掌握libsvm工具箱：支持向量机算法实战
最新发布
weixin_42452924的博客
11-17 1647
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：支持向量机（SVM）是一种高效的监督学习算法，擅长处理分类和回归问题。Libsvm工具箱由林智仁教授团队开发，是一个开源工具，支持多种编程语言，包括MATLAB、Java和C++。它提供了基本的SVM算法实现及多种核函数选项，适用于复杂数据问题。本简介详细介绍了libsvm工具箱3.11版本的主要组件及其使用方法，包括源代码、接口、示...
林智仁 libSVM工具+使用方法pdf.zip
08-13
林智仁的libSVM工具和详细的使用方法，包括：初识LibSVM、第一次体验libSvm、LibSVM使用规范、easy.py和grid.py的使用 、svmtrain()函数的用法、 svmpredict()函数的用法
林智仁LIBSVM的相关论文及说明文档
10-28
LIBSVM，全称为“Library for Support Vector Machines”，是由台湾大学的林智仁教授及其团队开发的一款开源软件库，主要用于支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的学习和预测任务。SVM是一种强大的监督学习...
林智仁Libsvm 64位动态链接库
12-12
林智仁教授是机器学习领域知名的研究者，他开发的LIBSVM（Library for Support Vector Machines）是一款广泛应用于分类、回归和异常检测的开源工具包。然而，原始的LIBSVM库并不直接提供64位的动态链接库（DLL），这...
支持向量机SVM（上）
simliyzch的博客
07-18 1137
支持向量机SVM上部
SVM支持向量机详解（二）
yonsan_的博客
06-21 541
目标函数和约束条件，可以用下面的式子表示：公式中一共有p+q个约束条件，其中p个是不等式约束，q个等式约束。关于这个式子可以这样来理解：式中的x是自变量，但不限定它的维数必须为1（视乎你解决的问题空间维数，对我们的文本分类来说，那可是成千上万啊）。要求f(x)在哪一点上取得最小值（反倒不太关心这个最小值到底是多少，关键是哪一点），但不是在整个空间里找，而是在约束条件所划定的一个有限的空间里找，这个有限的空间就是优化理论里所说的可行域。注意可行域中的每一个点都要求满足所有p+q个条件，而不是满足其中一条或几条
机器学习之支持向量机（SVM）
yishuihanq的博客
07-14 4170
机器学习之支持向量机（SVM） SVM 分类 一、什么是SVM（支持向量机）？ 支持向量机为一个二分类模型,它的基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器。而它的学习策略为最大化分类间隔,最终可转化为凸二次规划问题求解。 1.1、SVM（支持向量机）与LR（逻辑回归）的区别? LR是参数模型,SVM为非参数模型。LR采用的损失函数为logisticalloss,而SVM采用的是hingeloss。在学习分类器的时候,SVM只考虑与分类最相关的少数支持向量点。LR的模型相对简单,在进行大规模线.
LIBSVM简介及其使用方法
everysmile的专栏
04-11 1980
LIBSVM简介及其使用方法（台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等） libsvm , 林智仁 libsvm 官方网站：Welcome to Chih-Jen Lin's Home Page  http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/  http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm /inde
SVM台湾林智仁教授开发libSVM
热门推荐
涣然冰释
08-20 1万+
LIBSVM -- A Library for Support Vector MachinesChih-Chung Chang and Chih-Jen Lin IntroductionLIBSVM is an integrated software for suppo
opencv使用svm
q123456789098的专栏
05-20 1万+
OpenCV开发SVM算法是基于LibSVM软件包开发的，LibSVM是台湾大学林智仁(LinChih-Jen)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。用OpenCV使用SVM算法的大概流程是 1）设置训练样本集 需要两组数据，一组是数据的类别，一组是数据的向量信息。 2）设置SVM参数 利用CvSVMParams类实现类内的成员变量svm_type
Learning the parts of object by NMF
Rachel Zhang的专栏
02-12 1万+
本文为Letters to nature上文章Learning the parts of objects by non-negativematrix factorization的读书笔记，针对如何基于NMF在神经网络中学习一个object的各层part做出理论上的分析，并在人脸part学习和text语义特征学习上做了相应实验。本文不含如何去解NMF，只给出非负约束下矩阵分解的结果。 Learnin
林智仁LibSVM包的详细说明
m624197265的专栏
12-12 1万+
1．了解libsvm工具包 LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等2001年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
LibSVM入门学习笔记：初学者的指南
Libsvm的学习笔记可能会包含如下知识点： 1. 安装与配置：初学者需要了解如何在不同的操作系统上安装libsvm，并正确配置相关的开发环境，以便于后续的编程开发和实验。 2. 数据预处理：在使用libsvm进行分类前，...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值