libsvm中svmtrain的参数
libsvm中svmtrain的参数
参数设置如下:
-s svm类型:SVM设置类型(默认0)
0 — C-SVC; 1 –v-SVC; 2 – 一类SVM; 3 — e-SVR; 4 — v-SVR
-t 核函数类型:核函数设置类型(默认2)
0 – 线性核函数:u’v
1 – 多项式核函数:(ru’v + coef0)^degree
2 – RBF(径向基)核函数:exp(-r|u-v|^2)
3 – sigmoid核函数:tanh(ru’v + coef0)
-d degree:核函数中的degree设置(针对多项式核函数)(默认3)
-g r(gamma):核函数中的gamma函数设置(针对多项式/rbf/sigmoid核函数)(默认1/k,k为总类别数)
-r coef0:核函数中的coef0设置(针对多项式/sigmoid核函数)((默认0)
-c cost:设置C-SVC,e -SVR和v-SVR的参数(损失函数)(默认1)
-n nu:设置v-SVC,一类SVM和v- SVR的参数(默认0.5)
-p p:设置e -SVR 中损失函数p的值(默认0.1)
-m cachesize:设置cache内存大小,以MB为单位(默认40)
-e eps:设置允许的终止判据(默认0.001)
-h shrinking:是否使用启发式,0或1(默认1)
-wi weight:设置第几类的参数C为weight*C (C-SVC中的C) (默认1)
-v n: n-fold交互检验模式,n为fold的个数,必须大于等于2
返回参数
libsvmtrain函数有三个返回值,不需要的值在Matlab可以用~进行代替。
-predicted_label:第一个返回值,表示样本的预测类标号。
-accuracy:第二个返回值,一个3 x 1的数组,表示分类的正确率、回归的均方根误差、回归的平方相关系数。注意:当使用预训练核时,并不能取accuracy(1,1)作为分类结果,应该取:mean(predicted_label==testlabel)
-decision_values/prob_estimates:第三个返回值,一个矩阵包含决策的值或者概率估计。对于n个预测样本、k类的问题,如果指定“-b 1”参数,则n x k的矩阵,每一行表示这个样本分别属于每一个类别的概率;如果没有指定“-b 1”参数,则为n x k*(k-1)/2的矩阵,每一行表示k(k-1)/2个二分类SVM的预测结果。
libsvm中svmtrain的参数相关推荐
- libsvm中svmtrain的参数和返回值
对svmtrain函数的输入参数和返回值进行说明 1. 训练 libsvm函数用于对训练集的数据进行训练,得到训练好的模型. model = libsvmtrain(training_label_ve ...
- **matlab 中svmtrain函数参数的意义 及设定
matlab 中svmtrain函数参数的意义 及设定 model = svmtrain(training_label_vector, training_instance_matrix, 'libsv ...
- matlab cdfx,matlab自带工具箱svmtrain函数参数的选择
1.在使用svmtrain函数时,需要使用核函数进行分类,百度大部分的都是关于libsvm下的核函数使用,看到了一篇写matlab的svmtrain参数选择,如下 https://blog.csdn. ...
- 【MATLAB自带的svmtrain和libsvm中的svmtrain函数的区别】
MATLAB自带的svmtrain和libsvm中的svmtrain函数的区别 libsvm中的svmtrain是mex文件,调用c运行,由于MEX文件执行效率高,故matlab中如果有文件重名的话, ...
- 由LIBSVM的svmtrain输出结果得到分类超平面的法向量w和偏移项b
题目:由LIBSVM的svmtrain输出结果得到分类超平面的法向量w和偏移项b 相信很多人都会使用LIBSVM软件包,svmtrain和svmpredict两个函数分别完成训练和预测:svmtrai ...
- 使用libsvm中的svm_cross_validation函数进行交叉验证
from:https://blog.csdn.net/tao1107291820/article/details/51581322 在libsvm的使用中,为了得到更好的c.gama参数,可以通过多次 ...
- libsvm中数据归一化的重要性
这两天用Python来实现手写数字识别,刚开始用原始数据进行训练,结果预测结果都是同一个类别,全部是对应数字1.正确率也只有10%左右,下面是代码及运行结果截图: 预测结果都是数字1. 数据归 ...
- Libliner 中的-s 参数选择:primal 和dual
Libliner 中的-s 参数选择:primal 和dual LIBLINEAR的优化算法主要分为两大类,即求解原问题(primal problem)和对偶问题(dual problem).求解原问 ...
- LibSVM中的松弛变量和惩罚因子
LibSVM中的松弛变量和惩罚因子 1.松弛变量 现在我们已经把一个本来线性不可分的文本分类问题,通过映射到高维空间而变成了线性可分的.就像下图这样: 圆形和方形的点各有成千上万个(毕竟,这就是我们训 ...
最新文章
- Rocksdb Ribbon Filter : 结合 XOR-filter 以及 高斯消元算法 实现的 高效filter
- vivox50pro鸿蒙系统,vivo X50 Pro最适合用来拍风景,看看网友的作品就知道了
- android工程中让人很不爽的“×××警告”
- 家用路由器支持组播吗_组播分布树及其转发模式
- qq机器人自动回复带脚本可以实现吗_python一个神奇的第三方库:QQ自动聊天
- Hibernate之深入Hibernate的映射文件
- HDU4279(2012年天津网络赛---数论分析题)
- oracle的工具cmd,数据库命令行工具DBCLI
- 前端radio单选框默认选中_开发记录篇前端内容1
- 详解MBR分区结构以及GPT分区结构
- 史上最全的php面试题-带有答案,史上最全的PHP面试题-带有答案
- 保监会:关于开展2012年保险业信息系统安全检查工作的通知
- 数据结构的时间复杂度与空间复杂度、及相关证明
- python面向对象——类(下)
- 【SQL注入-01】SQL语句基础及SQL注入漏洞原理及分类
- 基于python生成手写的笔记
- html 分割字符串,详解js常用分割取字符串的方法
- windows10 企业版 ltsc系统的激活
- Win10控制网卡启停脚本
- NoteExpress使用教程及添加参考文献自动跳转超链接
热门文章
- php 负载均衡文件上传,nginx负载均衡同步上传文件的问题
- unity spine 动画
- MySQL撤销(revoke)用户权限
- c语言正则表达式函数,C语言正则表达式详解 regcomp() regexec() regfree()详解
- ISO9001质量管理体系认证咨询22步流程——上篇
- Linux clock子系统【1】- 对clock时钟框架见解
- Linux中级实战专题篇三:nginx服务(日志介绍,作用域,格式定义,流量控制,访问控制模块,用户信任登录)
- UE4 DMX和grandMA2 onPC 3.1.2.5的操作流程
- linux下重启php服务
- shell脚本之until语句和函数