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SVM叫做支持向量机( Support Vector Machines)是由Vanpik领导的AT&TBell实验室研究小组 在1963年提出的一种新的非常有潜力的分类技术, SVM是一种基于统计学习理论的模式识别方法,主要应用于模式识别领域.由于当时这些研究尚不十分完善,在解决模...

默认的就是 -t 2参数。 就是给RBF参数寻优的~没有给其他核函数寻优。 Chinese: Options:可用的选项即表示的涵义如下 -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(...

一般把要分类的东西的特征向量取出来,作为输入; 输出就是识别的结果了。 训练SVM的时候一般将样本的特征值矩阵和样本的结果矩阵放进去训练。

支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里,在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大,分类器的总误差越校 它是...

通俗地说就是将自变量通过一个叫核函数的东西变成高维里的变量,和因变量形成之间形成线性关系,通过已知的一些数据,把线性关系的参数定下来,就是训练。最好参考比较权威的那本书,邓乃阳的数据挖掘中的新方法:支持向量机

简单道理,什么东西都好,会设置一个选项或者按键什么的,让用户打开后,东西就坏了吗? 想打开就打开,有用到就打开,没需要就关闭 有损害的,实在是想多了

我不知道你用哪种工具,我只用过LibSVM,如果用libSVM的话可以通过这个方法获得decision value,http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/faq.html#f415, 你可以试试

CvSVMParams::CvSVMParams() : svm_type(CvSVM::C_SVC), kernel_type(CvSVM::RBF), degree(0), gamma(1), coef0(0), C(1), nu(0), p(0), class_weights(0) SVM种类:CvSVM::C_SVC C_SVC该类型可以用于n-类分类问题 (n>=2),其重要特征是它可以处...

SVM在matlab中实现: 首先需要MATLAB SVM Toolbox,将其中的文件解压并命名为svm。 将文件拷到E:\matlab\toolbox。 打开matlab点击set path---->add folder ,然后把工具箱文件夹添加进去就可以了。 路径加进去后在file→Preferences→General的To...

使用Libsvm工具箱的话,在函数svmtrain和svmpredict的输入参数部分加入'-b 1'、函数svmpredict的输出参数增加至3个即可(例如 [~, ~, prob_estimates] = svmpredict(label_test, feature_test, svmStruct, '-b 1'),其中prob_estimates 即为输出...

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