Felomeng翻译：libsvm2.88之中文文档完全翻译版之目录

最新推荐文章于 2025-07-28 00:00:26 发布
最新推荐文章于 2025-07-28 00:00:26 发布
阅读量110 收藏
点赞数
文章标签： java
本文档提供 LibSVM 的全面介绍，包括安装步骤、数据格式说明及核心命令如 svm-train、svm-predict 和 svm-scale 的使用方法。此外还介绍了实际操作技巧、示例代码、预先计算好的内核应用方式以及函数库的调用等。适合初学者快速掌握 LibSVM 的基本操作。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

查看全部译文

快速入门

安装和数据格式

"svm-train"的使用

"svm-predict"的使用

"svm-scale"的使用

实际使用中的技巧

示例

预先计算好的内核

函数库的使用

Java版本

生成windows下的二进制文件（二进行文件就是通常所说的exe文件，即可执行文件）

附加工具：子取样器，参数选择器，数据格式较验器等

Python接口

附录

另外，libsvm2.88也可以从http://download.youkuaiyun.com/source/1190599下载。

本中文文档可以从http://download.youkuaiyun.com/source/1190636打包下载。

iteye_11067
关注
搜狗机器翻译技术分享和WMT-CWMT 2017比赛系统
10-30
本次分享机器翻译技术成长路线与技术现状，解析搜狗机器同声传译技术、神经机器翻译系统，以及搜狗机器翻译的落地应用。并介绍WMT&CWMT2017;搜狗冠军系统，参赛系统使用的技术。
使用kenLM训练语言模型
热门推荐
Nicholas_Wong的博客
04-20 1万+
算是我自己安装使用过程的一个记录，中间也遇到一些问题。 下载与安装 下载 wget -O - https://kheafield.com/code/kenlm.tar.gz |tar xz 安装 下载之后在kenlm目录下有一个readme.md文件。里面介绍了相关操作。按步骤输入如下命令： mkdir -p build cd build cmake ....
【译】听尤雨溪聊：下一代前端构建工具 ViteJS 中英双语字幕
Yvette Lau的专栏
03-11 5402
原视频地址：Next generation frontend tooling with ViteJS ✨ Open Source Friday ✨[1]中英文字幕视频地址（B站）：【译】下...
无名前端的10年前端路～
画漫画的程序员∙苏南
05-28 204
点击上方“IT平头哥联盟”，选择“置顶或者星标”一起进步～前言中年前端的职场生活，希望能带给你一些经验。@涂鸦码龙，曾在新浪微博，Opera欧朋，360，ofo等公司做前端，也曾参与A...
Felomeng翻译：libsvm2.88之中文文档完全翻译版（单文档）
Felomeng的技术博客
04-16 3728
本译文还有word（.doc）版和在线版。  支持向量机工具包（libsvm）是简单、高效、易用的支持向量机（SVM）分类与回归软件。它可以解决C-SVM分类，工具包还为C-SVM分类提供了模型自动选择工具。本文档将介绍支持向量机工具包的用法。 支持向量机工具包可以从http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm下载。在使用支持向量机工具包之前请先
Felomeng翻译：libsvm2.88之安装和数据格式
Felomeng的技术博客
04-09 1662
 在Unix系统中，键入“make”来生成“svm-train”和“svm-predict”程序。不带参数运行它们，可以查看它们的语法。 在其它的操作系统中，请参考“Makefile”文件来生成它们（例如，查看本文档中的“生成Windows二进制文件”，或者直接使用已经生成的二进制文件（Windows二进制文件在文件夹“windows”中）。 训练与测试数据文件的格式如下所示 :
Felomeng翻译：libsvm2.88之附录
AlextoWarson的专栏
11-04 906
 如果您认为支持向量机工具包对您有帮助，那么请标明引自Chih-Chung Chang和Chih-Jen Lin的支持向量机工具包：支持向量机的一个类库，2001年。软件可以从http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm下载。 支持向量机工具包的使用文档可以从http
Felomeng翻译：libsvm2.88之“svm-scale”的使用
Felomeng的技术博客
04-09 2724
 语法：svm-scale [参数表] 数据文件参数：-l 下限：x坐标数值化最低下限（默认值-1）-u 上限：x坐标数值化最高上限（默认值+1）-y y_lower y_upper：y坐标数值化区间（默认值：不使用y坐标值）-s 保存文件名：将数值化参数保存到指定文件。-r 恢复文件名：从指定文件重新得到数值化的参数。 参见本文档中“示例”部分的例子 
libsvm2.88中文版手册完整翻译分享
虽然文档是中文翻译版，但了解英文原版2.88版本的新特性是重要的。版本2.88相较于之前版本，可能包括了性能改进、新的算法特性、bug修复等。具体的新特性需要查阅官方英文文档。 5. **中文文档的价值：** 将...
livbsvm2.88中文文档（readme全译）
04-09
“Livbsvm2.88中文文档（readme全译）”是一个重要的资源，它将原版LibSVM 2.88的readme文件翻译成了中文，使得中文使用者能够更加方便地理解和使用这个库。文档中通常会包含以下关键信息： 1. **安装指南**：介绍...
libsvm-2.88支持向量机工具包源代码发布
- 参数选择：libsvm提供了多种参数选择机制，包括C（正则化参数）、gamma（核函数参数）等，用户可以通过网格搜索（grid search）等方法进行调参。 - 核函数类型：libsvm支持多种核函数，包括线性核、多项式核、...
bddbot开源搜索引擎：Java编写及完整文档资源
### BDDBot 及其文档 #### BDDBot 简介 BDDBot 是一个开源搜索引擎，它允许用户通过关键词查询来找到需要的文件或信息。该搜索引擎可能具备一些特色功能，如关键字高亮、搜索建议、多源数据检索等，具体功能需要...
SpringAI入门及浅实践，实战 Spring‎ AI 调用大模型、提示词工程、对话记忆、Adv‎isor 的使用
最新发布
WDJ54068923的博客
07-28 706
本文摘要： 文章系统介绍了Spring AI中关于提示词工程（Prompt）与对话记忆的核心知识点。提示词工程部分详解了提示词的基本概念与分类（基于角色/功能），并总结了14条优化技巧，强调清晰指令、结构化输出和任务拆解等关键点。对话记忆部分展示了通过ChatClient实现多轮对话的多种方式，包括构造器注入、建造者模式、不同响应格式（ChatResponse/实体对象/流式返回）以及动态提示词模板的应用。全文通过代码示例直观呈现了Spring AI处理AI交互的核心技术方案。
java面向对象高级01——final关键字
元气少女硕硕子的博客
07-24 154
final关键字用于定义不可变元素：修饰类时表示不可继承，修饰方法时表示不可重写。修饰变量时，基本类型值不可变，引用类型地址不可变但内容可变。static final修饰的成员变量称为常量，通常全大写命名，用于存储系统配置信息。
Spring AI 项目实战（二十）：基于Spring Boot + AI + DeepSeek的智能环境监测与分析平台（附完整源码）
博客
07-26 289
本文介绍了基于Spring Boot和DeepSeek大语言模型开发的智能环保监测系统。该系统实现了多类型传感器数据采集、实时监测、AI异常检测、污染源识别、趋势预测和治理方案推荐等功能，采用前后端分离架构，整合了Spring Boot、Vue3、MySQL等技术栈。项目通过AI技术提升了环保监测的智能化水平，解决了传统系统在实时性、分析能力和预警机制等方面的不足。
9：java学习笔记：do-while语句
2301_76578848的博客
07-26 565
摘要：do-while循环与while循环结构相反，先执行循环体再判断条件（至少执行一次）。其语法为do{...}while(条件);，末尾分号不可省略。典型应用场景包括菜单交互（如游戏选项、学生系统），需确保首次必执行且持续验证输入。例如：用户输入正整数时，若值≤0则重复提示；菜单系统中，选项非退出码（如4）时循环显示。尽管使用频率低于其他循环，但在强制首次执行的场景中不可或缺。
[尚庭公寓]13-移动端登录模块
.
07-23 1351
根据上述登录流程，可分析出，登录管理共需三个接口，分别是**获取短信验证码**、**登录**、**查询登录用户的个人信息**。在**web-app模块**创建`com.atguigu.lease.web.app.custom.interceptor.AuthenticationInterceptor`在**web-app模块**创建`com.atguigu.lease.web.app.custom.config.WebMvcConfiguration`在`application.yml`中增加如下内容。
spring boot 整合 Spring Cloud、Kafka 和 MyBatis菜鸟教程
wobenwoxiangfei的博客
07-24 473
确保项目中已引入 Spring Boot、Spring Cloud、Kafka 和 MyBatis 的依赖。通过以上步骤，可以成功整合 Spring Cloud、Kafka 和 MyBatis，实现消息的发送、接收以及数据库操作。
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