oneDay的博客

Python: https://www.python.org/downloads/ Gnuplot: https://sourceforge.net/projects/gnuplot/files/gnuplot/ LIBSVM: http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/

Matlab环境下安装LIBSVM一．下载libsvm http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ 在libsvm的网站上下载 libsvm-3.12.zip文件，解压后放在任意目录下，最好放在MATLAB工具箱中，比如 C:\Program Files\MATLAB\R2011a

在libsvm 工具包中，作者很友好的将参数优选自动化，再也不需要手动调参了，下面讲解一下大概的使用以及参数选择原则。使用grid.py需要安装python 和gnuplot两个软件，具体安装方法详见： http://blog.youkuaiyun.com/u014772862/article/details/51828967 在这篇文章中给出了这两个软件的下载地址。 安装成功之后修改环境变量，将pyth

Libsvm 使用步骤：1. 按照libsvm要求的数据格式，将要训练和预测的数据准备好；http://blog.youkuaiyun.com/u014772862/article/details/518289812. 使用svm-scale实现数据缩放，可有可没有，需要按照特征的相关性进行操作；3. 考虑svm-train时是否使用核函数以及核函数的选择，建议首先考虑RBF核函数；4. 采用grid.py选择最优参数c

libsvm中主要使用到的类（svm.cpp）在做分类过程中，我们先看文件svm.cpp，该文件中包含了类的继承和组合（实线表示继承关系，虚线表示组合关系）。svm-train训练过程，svm-predict预测过程，c-SVC计算过程

该文章是本人使用过程中出现的一些问题，下列的解决方法已验证，但不排除其他原因导致出现同样错误的情况，如有不全面的地方可以讨论。错误一：Traceback (most recent call last): File “grid.py”, line 223, in run if rate is None: raise RuntimeError(“get no rate”) Runti

LIBSVM数据格式LIBSVM工具箱中集成了libsvm数据格式读取函数，在子目录matlab下，有源代码libsvmread.c和libsvmwrite.c。LIBSVM需要的数据格式如下： 0 1:-0.961538 2:-0.830769 # 标签列 index:value 0 1:-0.941545 2

gradientMag发现了一个很有用的图像处理工具箱:http://vision.ucsd.edu/~pdollar/toolbox/doc/index.html。 下载下来工具箱，将其解压，通过下面两行代码将此工具箱的文件放到MATLAB的可查询路径： addpath(genpath(‘D:\piotr_toolbox\toolbox’)); savepath;