Felomeng翻譯 libsvm2 88之示例

> svm-scale -l -1 -u 1 -s range train > train.scale

> svm-scale -r range test > test.scale

將訓練資料中的每個屬性都在區間[-1,1]中數值化。先將資料化因子儲存到檔案range中，然後再用於數值化測試資料。

> svm-train -s 0 -c 5 -t 2 -g 0.5 -e 0.1 data_file

使用rbf核心函式exp(-0.5|u-v|^2)，c=10，並且設定結束條件為0.1來訓練分類器

> svm-train -s 3 -p 0.1 -t 0 data_file

使用線性核心函式u'v，設定損失方程中epsilon=0.1解決支援向量機回歸問題。

> svm-train -c 10 -w1 1 -w-1 5 data_file

對類1使用懲罰因子10=1*10，而對類-1使用懲罰因子50=5*50來訓練分類器。

> svm-train -s 0 -c 100 -g 0.1 -v 5 data_file

使用引數c=100和gamma=0.1對分類器進行五次交叉驗證。

> svm-train -s 0 -b 1 data_file

> svm-predict -b 1 test_file data_file.model output_file

根據概率資訊和有概率期望的**資料獲得乙個模型。

Felomeng翻譯 libsvm2 88之附錄

如果您認為支援向量機工具包對您有幫助，那麼請標明引自 chih chung chang 和chih jen lin 的支援向量機工具包 支援向量機的乙個類庫，2001 年。軟體可以從 支援向量機工具包的使用文件可以從 如果您有任何問題或建議，請發電子郵件到 cjlin csie.ntu.edu.tw...

Felomeng翻譯 libsvm2 88之示例

svm scale l 1 u 1 s range train train.scale svm scale r range test test.scale 將訓練資料中的每個屬性都在區間 1,1 中數值化。先將資料化因子儲存到檔案 range 中，然後再用於數值化測試資料。svm train s 0...

Felomeng翻譯 libsvm2 88之附錄

如果您認為支援向量機工具包對您有幫助，那麼請標明引自 chih chung chang 和chih jen lin 的支援向量機工具包 支援向量機的乙個類庫，2001 年。軟體可以從 支援向量機工具包的使用文件可以從 如果您有任何問題或建議，請發電子郵件到 cjlin csie.ntu.edu.tw...