LibSVM学习笔记
来源:互联网 发布:手机验钞灯软件 编辑:程序博客网 时间:2024/05/29 15:27
参数说明
English:
libsvm_options:
-s svm_type : set type of SVM (default 0)
- 0 – C-SVC
- 1 – nu-SVC
- 2 – one-class SVM
- 3 – epsilon-SVR
- 4 – nu-SVR
-t kernel_type : set type of kernel function (default 2)
- 0 – linear: u’*v
- 1 – polynomial: (gamma*u’*v + coef0)^degree
- 2 – radial basis function: exp(-gamma*|u-v|^2)
- 3 – sigmoid: tanh(gamma*u’*v + coef0)
- 4 – precomputed kernel (kernel values in
training_instance_matrix)
-d degree : set degree in kernel function (default 3)
-g gamma : set gamma in kernel function (default 1/k)
-r coef0 : set coef0 in kernel function (default 0)
-c cost : set the parameter C of C-SVC, epsilon-SVR, and nu-SVR (default 1)
-n nu : set the parameter nu of nu-SVC, one-class SVM, and nu-SVR (default 0.5)
-p epsilon : set the epsilon in loss function of epsilon-SVR (default 0.1)
-m cachesize : set cache memory size in MB (default 100)
-e epsilon : set tolerance of termination criterion (default 0.001)
-h shrinking: whether to use the shrinking heuristics, 0 or 1 (default 1)
-b probability_estimates: whether to train a SVC or SVR model for
probability estimates, 0 or 1 (default 0)
-wi weight: set the parameter C of class i to weight*C, for C-SVC (default 1)
-v n: n-fold cross validation mode
==================================================
中文:
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 –类SVM
- 3 – e -SVR
- 4 – v-SVR
-t 核函数类型:核函数设置类型(默认2)
- 0 – 线性:u’v
- 1 – 多项式:(r*u’v + coef0)^degree
- 2 – RBF函数:exp(-gamma|u-v|^2)
- 3 –sigmoid:tanh(r*u’v + coef0)
-d degree:核函数中的degree设置(针对多项式核函数)(默认3)
-g r(gama):核函数中的gamma函数设置(针对多项式/rbf/sigmoid核函数)(默认 1/ k)
-r coef0:核函数中的coef0设置(针对多项式/sigmoid核函数)((默认0)
-c cost:设置C-SVC,e -SVR和v-SVR的参数(损失函数)(默认1)
-n nu:设置v-SVC,一类SVM和v- SVR的参数(默认0.5)
-p p:设置e -SVR 中损失函数p的值(默认0.1)
-m cachesize:设置cache内存大小,以MB为单位(默认40)
-e eps:设置允许的终止判据(默认0.001)
-h shrinking:是否使用启发式,0或1(默认1)
-wi weight:设置第几类的参数C为weight*C(C-SVC中的C)(默认1)
-v n: n-fold交互检验模式,n为fold的个数,必须大于等于2
其中-g选项中的k是指输入数据中的属性数。option -v 随机地将数据剖分为n部分并计算交互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。
0 0
- libsvm学习笔记
- LIBSVM学习笔记
- LibSVM学习笔记
- 【学习笔记】libsvm入门
- LibSVM学习笔记
- libSVM学习笔记
- libsvm学习笔记-参数设置
- LIBSVM学习笔记(一)
- LIBSVM学习笔记(二)
- 机器学习(十四)Libsvm学习笔记
- 机器学习(十四)Libsvm学习笔记
- 林智仁libsvm java代码学习笔记
- 【神经网络学习笔记】LIBSVM参数讲解
- Libsvm-Faruto Ultimate工具箱学习笔记
- LibSVM学习
- LibSVM学习
- LibSVM学习
- LibSVM学习
- 支付宝接口开发总结
- C++primer第五版笔记-第十七章标准库特殊设施
- web前端有用的十个JQuery代码片段
- 自定义Notification和Toast
- spark streaming源码分析2 从简单例子看DStream上的operation
- LibSVM学习笔记
- sql行列转换
- C++ 字符转换
- spring-boot 加入拦截器Interceptor
- Java集合的优化
- epp code
- gulp的学习使用
- C++primer第五版笔记-第十八章用于大型程序的工具
- UVA - 11624 Fire!(BFS)