HSSVM installation and usage: (v1.0.1)
Update history: ==============================================
1. From this version, the version number is normalized to hssvm1.0.1;
2. In this version, we delete the features about running parameter-searching and
run-all from Ant script, that is, commands "ant search-param" and "ant run-all"
are no longer available.
3. The functions of parameter-searching and run-all are replaced with commands
"svm search conf" and "svm runall conf", both of them are used on Linux(all
other POSIX system).If you want to use this program on Windows, the cygwin is
required to be installed.
Usage: =================================================
0. Summary
This program is mainly used for solving multi-class problem in Statistical Learning.
It use the Hyper-sphere SVM model to complete data training and prediction.Now
we only provide C-SVC(C-Support Vector Classification), The following is the
detail features:
1) Check if there are any errors in data file;
2) Convert data format from index:value to only-value(standard format),or inversely;
3) Data normalization is implemented;
4) Provides parameter optimization feature;
5) Do training to build hyper-sphere SVM model;
6) According to exist HSSVM model, do prediction to classify the unknown samples;
7) Run all operations in one-step, including: normalization, parameter optimization,
training, prediction, and report running results.
8) Execution time can be recorded;
9) Provide cache for kernel-matrix to train or predict large-scale sample data.
HSSVM用法说明文档
Update history:======================
1. 自该版本起,版本号规范化为hssvm1.0.1;
2. 删去以前版本中从ant运行参数搜索及run-all功能,相关配置文件一并删除,即:ant search-param
ant run-all 两命令不再有效; 原ant打jar包功能保留。
3. 改由命令svm search conf, svm runall conf代替,在Linux下运行(windows下可用cygwin)
Usage:===========================
0. 概述
该工具包主要用于解决SVM(支持向量机)多分类问题。利用该工具包,可以对特定格式的样本
数据、使用SVM超球模型(Hyper-sphere)完成数据的训练与预测。目前本工具包仅支持C_SVC
(C-Support Vector Classification),具体功能如下:
1)可进行样本数据格式的转化,主要是index:value格式向value格式转换,及value格式向index:value
格式转换;
2)可对非index:value格式的样本数据进行归一化处理;
3)可进行参数寻优操作,以使后续训练预测操作达到满意的精度要求;
4)可根据输入参数及训练样本文件进行训练,建立超球SVM模型;
5)可根据已建立的超球训练模型,进行数据的分类预测;
6)可通过命令进行归一化、参数寻优、训练、预测、結果报告等一站式操作。参数
配置可xml文件里完成;
7)各关键操作可统计执行时间(如训练、预测、参数寻优、运行所有等时间);
8)可进行数据检测是否满足程序处理要求
9)带缓存机制,可进行大数据量的训练与预测(如样本数据中某最大类样本量超过3000以上)。
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机器学习 机器学习使计算机能够从研究数据和统计信息中学习。 机器学习是迈向人工智能(AI)方向的其中一步。 机器学习是一种程序,可以分析数据并学习预测结果。 从何处开始? 在本教程中,我们将回到数学并研究统计学,以及如何根据数据集计算重要数值。 我们还将学习如何使用各种 Python 模块来获得所需的答案。 并且,我们将学习如何根据所学知识编写能够预测结果的函数。 数据集 在计算机中,数据集指的是任何数据集合。它可以是从数组到完整数据库的任何内容。 通过查看数据库,我们可以看到最受欢迎的颜色是白色,最老的车龄是 17 年,但是如果仅通过查看其他值就可以预测汽车是否具有 AutoPass,该怎么办? 这就是机器学习的目的!分析数据并预测结果! 在机器学习中,通常使用非常大的数据集。在本教程中,我们会尝试让您尽可能容易地理解机器学习的不同概念,并将使用一些易于理解的小型数据集。 数据类型 如需分析数据,了解我们要处理的数据类型非常重要。 我们可以将数据类型分为三种主要类别: 数值(Numerical) 分类(Categorical) 序数(Ordinal) 数值数据是数字,可以分为两种数值
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基于Java的机器学习多分类问题HSSVM(超球支持向量机)算法求解工具包.zip (106个子文件)
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adult_3010 293KB
adult_4510 438KB
adult_5000 486KB
adult_7444train 716KB
breastcancertest 21KB
breastcancertrain 97KB
hssvm.doc 963KB
.gitignore 52B
group_test 458B
winetrain.index 7KB
iristest 267B
iristrain 2KB
dom4j-1.6.1.jar 307KB
jaxen-1.1-beta-7.jar 222KB
hssvm-1.0.jar 54KB
SVM.java 13KB
BaseOptimizer.java 12KB
SVMTest.java 10KB
HSSolver.java 7KB
Util.java 6KB
RunAll.java 5KB
Problem.java 5KB
Type.java 5KB
Outcome.java 5KB
Trainer.java 5KB
Searcher.java 4KB
DataTransfer.java 4KB
Usage.java 3KB
SVMConst.java 3KB
TestStudy.java 3KB
TxbApp.java 3KB
LRUCache.java 3KB
Sphere.java 3KB
Normalizer.java 3KB
ParamStrategy.java 2KB
Time.java 2KB
File.java 2KB
DataChecker.java 2KB
CacheMatrix.java 2KB
KMatrix.java 2KB
UTMatrix.java 2KB
Predictor.java 2KB
CrossRandSearcher.java 1KB
XMLParser.java 1KB
Param.java 1KB
Kernel.java 1KB
GroupSamplesTest.java 1KB
Scope.java 1KB
TestLRUCache.java 1KB
StrategyType.java 1KB
Scaler.java 932B
OtherTest.java 873B
CrossSearcher.java 811B
PolyKernel.java 703B
ValidateWay.java 686B
Format.java 646B
HSModel.java 620B
RandSearcher.java 507B
KernelType.java 468B
ParamOptimizer.java 468B
MinGammaC.java 430B
RBFKernel.java 403B
MinC.java 383B
IndexFormat.java 367B
MinGamma.java 292B
LICENSE 9KB
README.md 3KB
winetrain.model 23KB
breastcancertest.out0 581B
winetest.out0 71B
breastcancertest.out1 583B
winetest.out1 71B
hssvm.pdf 300KB
breastcancertrain.s.po 3KB
breastcancertrain.ss.po 3KB
breastcancertrain.po 3KB
winetrain.po 2KB
breastcancertrain.s.report 807B
breastcancertrain.report 741B
winetrain.report 700B
breastcancertest.s.runall-classify 4KB
breastcancertest.runall-classify 4KB
winetest.runall-classify 519B
breastcancertrain.s 303KB
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winetrain.s 48KB
winetest.s 2KB
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winetrain.ss 48KB
winetest.ss 2KB
svm 2KB
txb_test 3KB
Txb_test1 659B
txb_test_new 2KB
README-zh.txt 16KB
README.txt 16KB
新建文本文档.txt 2KB
winetest 505B
winetrain 11KB
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