**matlab 中svmtrain函数参数的意义及设定

最新推荐文章于 2021-12-15 16:46:22 发布

张同琢

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文章标签： libsvm svmtrain

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svmtrain函数是MATLAB中用于训练SVM模型的函数，其主要参数包括svm_type、kernel_type、degree、gamma、coef0、cost、nu、epsilon、cachesize、shrinking、probability_estimates、weight和n-fold交叉验证等。这些参数分别用于设定SVM类型、核函数类型、多项式度、核函数的gamma值、系数0、C参数、nu参数、终止准则的容忍度、缓存大小、是否使用收缩策略、是否训练概率估计模型以及权重等，以实现不同的分类和回归任务。

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matlab 中svmtrain函数参数的意义及设定
model = svmtrain(training_label_vector, training_instance_matrix, ‘libsvm_options’)
libsvm_options:
-s svm_type : set type of SVM (default 0)
0 – C-SVC  (multi-class classification)
1 – nu-SVC  (multi-class classification)
2 – one-class SVM
3 – epsilon-SVR (regression)
4 – nu-SVR  (regression)
-t kernel_type : set type of kernel function (default 2)
0 – linear: u’v
1 – polynomial: (gammau’v + coef0)^degree
2 – radial basis function: exp(-gamma|u-v|^2)
3 – sigmoid: tanh(gamma*u’v + coef0)
4 – precomputed kernel (kernel values in training_instance_matrix)
-d degree : set degree in kernel function (default 3)
-g gamma : set gamma in kernel function (default 1/num_features)
-r coef0 : set coef0 in kernel function (default 0)
-c cost : set the parameter C of C-SVC, epsilon-SVR, and nu-SVR (defa