开源SVM库libSVM介绍
来源:互联网 发布:mac os 无法验证 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 15:31
(1)各种SVM的表达公式;
(2)有效的多类分类能力;
(3)交叉验证功能;
(4)各种核函数,包括预先计算得到的核矩阵;
(5)用于非平衡数据的加权svm;
(6)提供c++和java源代码;
(7)用于演示SVM分类与回归能力的GUI界面;
.....
很多初学者往往按照以下的步骤使用libSVM:
(1)将数据转换到libSVM指定的格式;
(2)随机选择一个核函数和一些参数;
(3)测试;
这种方法虽然可行,但却不一定能很快达到好的效果。为此,林智仁教授推荐按照以下的步骤来使用libSVM:
(1)将数据转换到libSVM指定的格式;
(2)对数据进行尺度操作(一般指数据的归一化);
(3)考虑RBF(径向基)核函数;
(4)利用交叉验证来得到最好的参数C和r;
(5)用最好的C和r来训练所有训练集合;
(6)测试;
之所以推荐首选径向基核函数,是由于该核可以将数据非线性地映射到高维空间,而且,它还能处理那种特征(数据)及其属性之间呈现非线性关系的情况,而线性核函数只是径向基核函数的一个特例。另外,相比而言,多项式核函数在高维空间有着更多的参数,从而使得模型更加复杂。同时,需要提醒的是,径向基核函数并非万能的,尤其当特征数据的数值本身比较大的时候,线性核函数要更实用一些。
任何人可以在http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm 来下载libSVM开源库。不过,按照开发者的要求,在使用之前,请务必阅读其copyright,并按照其要求进行相应的引用和说明。另外,在使用之前,强烈推荐大家阅读libSVM.zip里面的readme文件。该文件详细描述了libSVM的使用方法及注意事项。
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