支持向量机算法在MATLAB中的应用——Libsvm参数

本文介绍了Libsvm在MATLAB中的应用,详细解析了SVM的五种模型和参数设置,如模型选择(C-SVC, Nu-SVC等)、核函数类型(线性、多项式、径向基函数等)以及各种参数(如C、nu、gama等)的作用。强调了数据预处理和特征提取的重要性,认为它们对分类效果的影响不亚于选择合适的分类器。" 42002953,3077643,Hadoop分片机制:metasplitInfo文件的作用解析,"['Hadoop', '大数据开发', '分片机制']

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Libsvm的相关应用:

  1. SVM的五种模型:
  1. C-SVC
  2. Nu-SVC
  3. One-class SVM
  4. Epsilon-SVR 回归
  5. Nu-SVR 回归
  1. 参数-s详解:(采用哪种SVM模型来处理)

0:C-SVC

1:Nu-SVC

2:One-class SVM

3:Epsilon-SVR 回归

4:Nu-SVR 回归

  1. 参数-t详解:(选择核函数的类型)

0:linear(线性)

1:polynomial (多项式)

2:radial basis function(径向基函数)(常用)

3:sigmoid

  1. 参数-d详解: degree:核函数中的 degree 参数设置(针对多项式核函数,默认值为3)
  2. 参数- g 详解:r(gama):核函数中的gama参数设置(针对多项式/sigmoid 核函数/RBF/,默认值为属性数目的倒数)
  3. 参数- r详解: coef0:核函数中的coef0参数设置(针对多项式/sigmoid核函数,默认值为0)
  4. 参数- c详解: cost:设置 C - SVC,epsilon - SVR 和 nu - SVR的参数(默认值为1)
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