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笨蛋也可以用的 libsvm

笨蛋也可以用的 libsvm,完全傻瓜型的,非常适合大家直接应用啊!
2011-11-16 上传大小:180KB
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评论 共1条

wuyuanyuan1990 讲得非常清楚,真是笨蛋也可以使用。初学者入门非常实用。
2013-06-06
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Python下的LibSVM的使用

毋庸置疑,LibSVM是台湾牛人为世界机器学习的卓越贡献之一。一般都是基于Matlab的,其实LibSVM也可以用Python跑

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简易使用手册

台湾林智仁教授提供的libSVM的使用手册,记录了具体使用过程,按照文中的步骤,傻瓜应该也可以用LibSVM了。

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libsvm - 支持多类别分类的svm工具箱(matlab)

libsvm - 支持多类别分类的svm工具箱(matlab). 它扩展了matlab自带的svm分类器的功能(只能完成2分类),可配合DeepLearnToolbox使用

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傻瓜也会libsvm

详细介绍libsvm的试验步骤,为初学者指明了一天通往SVM的捷径。

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libsvm说明书

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【LIBSVM】使用C++和LIBSVM实现机器学习+样本分类

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libsvm-3.22

最新版本的libsvm工具,可以用C++编译MATLAB,希望可以帮到大家

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libsvm包,已编译

libsvm包,已编译,直接把文件夹拖拽到工作路径下就可以用

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libsvm的matlab版实现多类分类(超级经典)

libsvm是台湾林智仁开发的支持向量机工具箱,非常有名。该资源中包含了其matlab最新版libsvm-mat-weights-3.0-1。作者利用此工具箱编写了一个多类识别的问题,对于svm的学习非常有帮助。该程序拥有良好界面,经过测试,可以放心使用。

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libsvm-3.21(包含可直接使用的libsvm数据集heart_scale)

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基于LIBSVM的图像分类

1. 导入图像,即读取图像。 2. 特征提取,选择感兴趣区域,即选取训练集,在这里选取了六块,即在六类事物中选取,之后就是将三维的块–>二维。 3. 在选取的块中选100个点作为训练集。 4. 利用选取的训练样本建立分类模型。 5. 预测分类 6. rgb可视化

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使用matlab安装LIBSVM及读入数据集

使用matlab进行数据处理,数据读入,数据处理,初学者有用!!!

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python中使用libsvm库64位libsvm.dll文件

python中使用libsvm库64位libsvm.dll文件.在64位系统下需要在C:\WINDOWS\system32\目录中放入此文件才运行成功demo演示。

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libsvm工具箱(libsvm-3.22版)

libsvm工具箱(libsvm-3.22版),已经包含了matlab数据集heart_scale.mat。该工具箱为用C++编写的代码,使用前要在MATLAB中调用C++编译器进行编译(如Visual Studio 2013)。

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适用于libsvm的iris数据集

适用于libsvm的iris数据集,txt格式 示例: 1 1:4.6 2:3.2 3:1.4 4:0.2 1 1:5.3 2:3.7 3:1.5 4:0.2 1 1:5.0 2:3.3 3:1.4 4:0.2 2 1:7.0 2:3.2 3:4.7 4:1.4 2 1:6.4 2:3.2 3:4.5 4:1.5 2 1:6.9 2:3.1 3:4.9 4:1.5 2 1:5.5 2:2.3 3:4.0 4:1.3 2 1:6.5 2:2.8 3:4.6 4:1.5 2 1:5.7 2:2.8 3:4.5 4:1.3 2 1:6.3 2:3.3 3:4.7 4:1.6 2 1:4.9 2:2.4 3:3.3 4:1.0 3 1:5.7 2:2.5 3:5.0 4:2.0 3 1:5.8 2:2.8 3:5.1 4:2.4 3 1:6.4 2:3.2 3:5.3 4:2.3 3 1:6.5 2:3.0 3:5.5 4:1.8 3 1:7.7 2:3.8 3:6.7 4:2.2 3 1:7.7 2:2.6 3:6.9 4:2.3

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一个实例搞定libsvm回归

一个实例,让你学会最小二乘支持向量机,轻轻松松

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libsvm python版安装包

安装python版的libsvm,具体参照http://blog.csdn.net/m624197265/article/details/41894261就可以了

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libsvm-3.20 版本 Windows64位系统

用于svm数据样本模型训练和预测,libsvm是台湾大学林智仁教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包。

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python3.4 64位 libsvm

在libsvm-3.16的python文件夹下主要包括了两个文件svm.py和svmutil.py。 svmutil.py接口主要包括了high-level的函数,这些函数的使用和LIBSVM的MATLAB接口大体类似 svmutil中主要包含了以下几个函数: svm_train() : train an SVM model svm_predict() : predict testing data svm_read_problem() : read the data from a LIBSVM-format file. svm_load_model() : load a LIBSVM model. svm_save_model() : save model to a file. evaluations() : evaluate prediction results.

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