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svmprEDiCt mAtlAB

先导入数据,之后训练模型svmtrain得到模型model,最后基于model用svmpredict进行预测 model = svmtrain(输出数据,输入数据,模型参数); predict_label = svmpredict(输出数据,输入数据, model);

http://blog.csdn.net/cleverlzc/article/details/44923733 http://3y.uu456.com/bp-13sa76ea4afe04a1b071de18-1.html 以上你列的参数成对出现,比如svmStruct = svmtrain(data(train,:),groups(train),'Kernel_Function','rbf','RBF_Sigma',1,'...

预测结果为-1,那么说明预测错误(前提是你的svmpredict第一个参数为正确的测试样本集,即带标签的测试集)

Svmtrain的用法: svmtrain [options] training_set_file [model_file] 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(默认2) ...

如果当前目录在libsvm下,那么就会调用libsvm的svmtrain 自带的svmtrain的调用格式和libsvm的svmtrain的格式是不一样的,自带的格式是SVMStruct = svmtrain(‘训练矩阵’,‘训练标签’ 'Showplot',ShowplotValue, ...) 而libsvm的格式需要把标签写...

你说的那个惩罚因子应该指的是‘boxconstraint’ matlab自带的svm不是很好 建议你使用libsvm或者libLinear 这些都是现在使用很多的svm库,里面都自带matlab接口函数的 自己mex一下就行了

如果当前目录在libsvm下,那么就会调用libsvm的svmtrain,而自带的svmtrain的调用格式和libsvm的svmtrain的格式是不一样的,自带的格式是SVMStruct = svmtrain(‘训练矩阵’,‘训练标签’ 'Showplot',ShowplotValue, ...),而libsvm的格式需要把标...

使用符号运算符 | 或者命令or 比如: lgc1=ture; lgc2=false; lgc1 | lgc2 lgc1 | lgc1 or(lgc1,lgc2)

你最后的理解是正确的~ 把数据分成10份,把其中的9份做训练,另外一份做测试集,这样轮流验证。

你用的matlab什么版本?应该添加一个libsvm包就可以了,你可以试下

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