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SVM使用方法总结

日期:2020-05-28  类别:最新范文  编辑:一流范文网  【下载本文Word版

SVM使用方法总结 本文关键词:使用方法,SVM

SVM使用方法总结 本文简介:SVM的使用方法(整理完成于2011-03-14)目录1Libsvm下载32Libsvm3.0环境变量设置33训练和测试数据集下载34运行python程序的环境配置35LIBSVM使用的一般步骤是:36再来说一下,libsvm-3.0的需要的数据及其格式。47Libsvm数据格式制作:48Windo

SVM使用方法总结 本文内容:

SVM的使用方法

(整理完成于2011-03-14)

1

Libsvm下载3

2

Libsvm3.0环境变量设置3

3

训练和测试数据集下载3

4

运行python程序的环境配置3

5

LIBSVM

使用的一般步骤是:3

6

再来说一下,libsvm-3.0的需要的数据及其格式。4

7

Libsvm数据格式制作:4

8

Windows版本的工具4

9

核函数的使用简介8

10

grid.py的使用10

11

subset.py使用方法11

12

checkdata.py的使用方法12

13

easy.py使用方法12

14

一个具体的应用实例13

15

备注:常见问题的解决办法15

1

Libsvm下载

在你给我发的邮件地址http://www.16fw.com/fileview_352799.html

下载,这个解压放到C盘根目录,然后拷贝C:/gnuplot/binary中的gnuplot.exe放到C:/libsvm-3.0/windows下面即可。

5

LIBSVM

使用的一般步骤

1)按照LIBSVM软件包所要求的格式准备数据集

2)对数据进行简单的缩放操作;

3)首要考虑选用RBF

核函数;

4)采用交叉验证选择最佳参数C与g

5)采用最佳参数C与g

对整个训练集进行训练获取支持向量机模型;

6)利用获取的模型进行测试与预测。

6

libsvm-3.0数据及其格式

该软件使用的训练数据和检验数据文件格式如下:

[label]

[index1]:[value1]

[index2]:[value2]

[label]

[index1]:[value1]

[index2]:[value2]

Label

就是说class(属于哪一类),就是你要分类的种类,通常是一些整数。

index

是有順序的索引,通常是连续的整数。就是指特征编号,必须按照升序排列

value

就是特征值,用来

train

的数据,通常是一堆实数组成。

(注:修改训练和测试数据的格式为程序可以识别的程序

目标值

第一维特征编号:第一维特征值

第二维特征编号:第二维特征值…

目标值

第一维特征编号:第一维特征值

第二维特征编号:第二维特征值…

……

目标值

第一维特征编号:第一维特征值

第二维特征编号:第二维特征值…

例如:

2.3

1:5.6

2:3.2

表示训练用的特征有两维,第一维是5.6,第二维是3.2,目标值是2.3

注意:训练和测试数据的格式必须相同,都如上所示。测试数据中的目标值是为了计算误差用

7

Libsvm数据格式制作

该过程可以自己使用excel或者编写程序来完成,也可以使用网络上FormatDataLibsvm.xls来完成。

FormatDataLibsvm.xls使用说明:

a.

先将数据按照下列格式存放(注意label放最后面):

value1

value2

label

value1

value2

label

value1

value2

label

b.

然后将以上数据粘贴到FormatDataLibsvm.xls中的最左上角单元格,接着工具->宏->执行FormatDataToLibsvm宏。就可以得到libsvm要求的数据格式。测试可用,下载地址在(http://ishare.iask.sina.com.cn/f/9299654.html?from=like

),或者自己再google中搜索下载即可。

8

Windows版本的工具

Windows版本的工具svm-scale.exe进行训练和测试数据的归一化,svm-train.exe进行模型训练,svm-predict.exe进行预测,具体步骤和过程在下面介绍。

2、

C:/libsvm-3.0/windows下的工具使用方法

打开C:/libsvm-3.0/windows

,里面有四个windows的exe程序。下面解释一下这四个exe执行程序的意义和用法

①svm-scale.exe:

scale输入数据,简单优化数据以提高精度。

扫描数据.

因为原始数据可能范围过大或过小,svmscale可以先将数据重新scale

(縮放)

到适当范围使训练与预测速度更快

使用方法:svm-scale.exe

[-l

lower]

[-u

upper]

[-y

y_lower

y_upper]

[-s

save_name]

[-r

store_name]

filename;其中

-l:数据下限标记;

lower:缩放后数据下限

缺省值:

lower

=

-1;

-u:数据上限标记;

upper:缺省值:

upper

=

1,代表着没有对y进行缩放;

-y:是否对目标值同时进行缩放;

y_lower:为下限值;

y_upper:为上限值;(回归需要对目标进行缩放,因此该参数可以设定为

–y

-1

1

);

-s

save_name:表示将缩放的规则保存为文件save_name;

-r

store_name:表示将缩放规则文件store_name载入后按此缩放;

filename:待缩放的数据文件(要求满足前面所述的格式)。

缩放规则文件可以用文本浏览器打开,看到其格式为:

y

lower

upper

min

max

x

lower

upper

index1

min1

max1

index2

min2

max2

其中的lower

与upper

与使用时所设置的lower

与upper

含义相同;index

示特征序号;min

转换前该特征的最小值;max

转换前该特征的最大值。数据集的缩放结果在此情况下通过DOS窗口输出,当然也可以通过DOS的文件重定向符号“>”将结果另存为指定的文件。该文

件中的参数可用于最后面对目标值的反归一化。反归一化的公式为:

(Value-lower)*(max-min)/(upper

-

lower)+lower

其中value为归一化后的值,其他参数与前面介绍的相同。

建议将训练数据集与测试数据集放在同一个文本文件中一起归一化,然后再将归一化结果分成训练集和测试集。

svm-train.exe:训练数据,生成模型

使用方法:svm-train.exe

[options]

training_set_file

[model_file],其中:

options(操作参数):可用的选项即表示的涵义如下所示

-s

svm类型:设置SVM

类型,默认值为0,可选类型有(对于回归只能选3或4):

0

C-SVC

1

n-SVC

2

--

one-class-SVM

3

e-SVR

4

n-SVR

-t

核函数类型:设置核函数类型,默认值为2,可选类型有:

0

--

线性核:uv

1

--

多项式核:

(g*uv+

coef

0)deg

ree

2

--

RBF

核:e(

u

v

2)

g

3

--

sigmoid

核:tanh(g*uv+

coef

0)

-d

degree:核函数中的degree设置,默认值为3;

-g

g

:设置核函数中的g

,默认值为1/

k

-r

coef0:设置核函数中的coef

0,默认值为0;

-c

cost:设置C-

SVC、e

-

SVR、n

-

SVR中从惩罚系数C,默认值为1;

-n

n

:设置n

-

SVC、one-class-SVM

与n

-

SVR

中参数n

,默认值0.5;

-p

e

:设置n

-

SVR的损失函数中的e

,默认值为0.1;

-m

cachesize:设置cache内存大小,以MB为单位,默认值为40;

-e

e

:设置终止准则中的可容忍偏差,默认值为0.001;

-h

shrinking:是否使用启发式,可选值为0

或1,默认值为1;

-b

概率估计:是否计算SVC或SVR的概率估计,可选值0

或1,默认0;

-wi

weight:对各类样本的惩罚系数C加权,默认值为1;

-v

n:n折交叉验证模式。

training_set_file:是要进行训练的数据集;

model_file:是训练结束后产生的模型文件,该参数如果不设置将采用默认的文件名,也可以设置成自己惯用的文件名。

(注1:其中-g选项中的k是指输入数据中的属性数。操作参数

-v

随机地将数据剖分为n

部分并计算交叉检验准确度和均方根误差。以上这些参数设置可以按照SVM

的类型和核函数所支持的参数进行任意组合,如果设置的参数在函数或SVM

类型中没有也不会产生影响,程序不会接受该参数;如果应有的参数设置不正确,参数将采用默认值。)

(注2:网上实验中的参数-s取3,-t取2(默认)还需确定的参数是-c,-g,-p

另,

实验中所需调整的重要参数是-c

–g,-c和-g的调整除了自己根据经验试之外,还可以使用gridregression.py对这两个参数进行优化。(需要补充)

该优化过程需要用到Python(测试是2.5),Gnuplot(测试是4.2),gridregression.py(1、该文件需要修改路径2、下载地址在http://ishare.iask.sina.com.cn/f/6784903.html,再试没有使用过)。

然后在命令行下面运行:

python.exe

gridregression.py

-log2c

-10,10,1

-log2g

-10,10,1

-log2p

-10,10,1

-s

3

–t

2

-v

5

-svmtrain

E:/libsvm/libsvm-2.86/windows/svm-train.exe

-gnuplot

E:/libsvm/libsvm-2.86/gnuplot/bin/pgnuplot.exe

E:/libsvm/libsvm-2.86/windows/train.txt

>

gridregression_feature.parameter

以上三个路径根据实际安装情况进行修改。

-log2c:是给出参数c的范围和步长

-log2g:是给出参数g的范围和步长

-log2p:是给出参数p的范围和步长上面三个参数可以用默认范围和步长

-s:选择SVM类型,也是只能选3或者4

-t是选择核函数

-v

:10

将训练数据分成10份做交叉验证。默认为5

为了方便将gridregression.py可以将其存放在python.exe安装目录下

trian.txt为训练数据,参数存放在gridregression_feature.parameter中,可以自己命名。

搜索结束后可以在gridregression_feature.parameter中最后一行看到最优参数。

其中,最后一行的第一个参数即为-c,第二个为-g,第三个为-p,最后一个参数为均方误差。前三个参数可以直接用于模型的训练。

然后,根据搜索得到的参数,重新训练,得到模型。

例如:svmtrain.exe

-s

3

-p

0.0001

-t

2

-g

32

-c

0.53125

-n

0.99

feature.scaled

再例如:运行svmtrain.exe

heart_scale会得出下面结果输出:

其中,

#iter为迭代次数,

nu

是你选择的核函数类型的参数,

obj为SVM文件转换为的二次规划求解得到的最小值,

rho为判决函数的偏置项b,

nSV

为标准支持向量个数(0=

0x020400A1:

self.queue.appendleft(item)

else

self.queue.insert(0,item)

16

篇2:八秒手机编辑器使用方法总结

八秒手机编辑器使用方法总结 本文关键词:编辑器,使用方法,手机

八秒手机编辑器使用方法总结 本文简介:1八秒微信营销神器,可以在微信文章中任何时候都可插入自己的产品图片、文字、姓名电话、微信号、视频,链接地址!用热门文章来宣传自己的产品和项目,轻轻松松搞定。?让广告没有痕迹,朋友不烦你,还帮你分享,纯软性广告工具!不管你做什么项目,都可以加?快推广速度和受欢迎程度!为什么要升级,升级有什么好处?(免

八秒手机编辑器使用方法总结 本文内容:

1

八秒微信营销神器,可以在微信文章中任何时候都可插入自己的产品图片、文字、姓名电话、微信号、视频,链接地址!用热门文章来宣传自己的产品和项目,轻轻松松搞定。?让广告没有痕迹,朋友不烦你,还帮你分享,纯软性广告工具!不管你做什么项目,都可以加?快推广速度和受欢迎程度!

为什么要升级,升级有什么好处?(免费用户和付费用户的区别)

八秒会员有免费会员和付费升级会员两种。

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篇3:文字材料中序号、标点符号、汉语拼音的正确使用方法

文字材料中序号、标点符号、汉语拼音的正确使用方法 本文关键词:汉语拼音,标点符号,使用方法,序号,正确

文字材料中序号、标点符号、汉语拼音的正确使用方法 本文简介:文字材料中序号、标点符号、汉语拼音的正确使用方法一、文字材料中序号、标点的正确使用(一)“第一、”、“第二、”或“首先、”、“其次、”等用顿号不规范,应该用逗号,即“第一,”、“第二,”、“首先,”、“其次,”等。(二)“一,”、“二,”、“三,”等用逗号不规范,应该用顿号,即“一、”、“二、”、“

文字材料中序号、标点符号、汉语拼音的正确使用方法 本文内容:

文字材料中序号、标点符号、汉语拼音的正确使用方法

一、文字材料中序号、标点的正确使用

(一)

“第一、”、“第二、”或“首先、”、“其次、”等用顿号不规范,应该用逗号,即“第一,”、“第二,”、“首先,”、“其次,”等。

(二)“一,”、“二,”、“三,”等用逗号不规范,应该用顿号,即“一、”、“二、”、“三、”。

(三)“1、”、“2、”、“3、”和“A、”、“B、”、“C、”等用顿号不规范,应该使用齐线墨点(实心小圆点),即“1.”、“2.”、“3.”

或“A.”、“B.”、“C.”。

(四)序号如加括号,如(1)(2)(3)①②③等不再加标点符号。

(五)用“一是”、“二是”、“三是”表示顺序时,可在“一是”、“二是”、“三是”之后分别用逗号。例如:“一是,”、“二是,”、“三是,”。也可以不用标点符号,直接连接下文。

(六)用“甲”、“乙”、“丙”、“丁”表示顺序时,在“甲”、“乙”、“丙”、“丁”之后分别用顿号。例如:“甲、”,“乙、”,“丙、”,“丁、”。

(七)在“一方面”、“另一方面”之后,可以分别用逗号,也可以不用标点符号,直接连接下文。

二、年份中“零”的正确使用

年份如用中文形式表示,如“二○○九年十月”,则中间的“○”不能写成阿拉伯数字的长“0”或英语全角字符“O”,而应该用圆“○”(一般在电脑“插入”栏里“特殊符号”或“几何图形符”中选择);年份如用阿拉伯数字形式表示,则中间应该用长“0”表示,如:“2010年10月”。

三、公文的年份中“括号”的正确使用

印发公文时,年份外的括号应该用中括号“〔〕”,而不应该用小括号“(

)”或方括号“[

]”。

如:教办字(2011)5号(不规范)

教办字

[2011]

5号(不规范)

教办字〔2011〕5号(规范)

四、正确区分连接号和破折号

(一)凡文中使用连接号的应该使用“~”,而不使用“——”。

如:2010年9月~10月中的“~”(使用规范)

(二)凡文中使用破折号的应该使用占两个空格的连线“——”而不用“~”或只占一个空格的短线“―”或两个短线“——”表示。如:再接再厉,推进语言文字规范化工作——2009年语言文字工作总结(选取破折号,一般在电脑“插入”栏“标点符号”中查找)。

五、相邻的两个数字间顿号的使用

(一)相邻的两个数字表示概数,要用汉字数码,中间也不要加顿号。

如:2、3个

5、6天

27、8岁

6、7点钟

(不规范)

两三个

五六天

二十七八岁

六七点钟

(规范)

(二)相邻两个数字连用,有时不是表示概数,而是一种缩略形式,中间要用顿号。

如:初中一、二年级

国棉六、七厂

八、九两个月

退居二、三线(规范)

六、汉语拼音注音字母的正确使用

(一)大小写:句子的首字母大写;诗行的首字母大写;专有名词每个词首字母大写;标题、标语可以全部大写。

(二)分连写:词内连写,词间分写。

例1:“公共场所请勿吸烟”

GONG

GONG

CHANG

SUO

QING

WU

XI

YAN

(不规范)

“公共场所请勿吸烟”

GONGGONG

CHANGSUO

QINGWU

XIYAN

(规范)

例2:中国井冈山经贸洽谈会

ZHONGGUOJINGGANGSHANJINGMAOQIATANHUI(不规范)

ZHONGGUO

JINGGANGSHAN

JINGMAO

QIATANHUI(规范)

七、文章正文文中标题

一级标题:标题序号为“一、”,独占行,末尾不加标点;

二级标题:标题序号为“(一)”,与正文字体字号相同,独占行,末尾不加标点符号;

三级以下标题:三、四、五级标题序号分别为“1.”、“(1)”和“①”,与正文字体字号相同,可根据标题的长短确定是否独占行。若独占行,则末尾不使用标点;否则,标题后必须加句号。每级标题的下一级标题应各自连续编号。

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