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libsvm最新ReadMe中文档New2013

徐海蛟博士

libsvm最新版

5星 · 超过95%的资源需积分: 17 69 下载量 132 浏览量 2013-10-11 20:56:26 上传评论 3 收藏 140KB DOC 举报

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20页

深圳电信培训中心徐海蛟博士支持向量机svm 教学用的最新中文参考资料。原文档是英文版本的，本文档是徐海蛟博士授课的LibSVM 2013最新版ReadMe中文文档。 LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副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，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数可以解决很多问题；并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件包可在官网免费获得。该软件可以解决C-SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR等问题，包括基于一对一算法的多类模式识别问题。如何下载，在本ReadMe中文文档中有说明。如何使用也有例子。深化学习，那就去网上搜索深圳电信培训中心[徐海蛟博士]的svm理论与实验系列文章吧。徐海蛟老师授课时候讲得还是蛮详细的！！^_^

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数据与软件工程实验室徐海蛟博士 2013

Libsvm ReadMe 最新中文说明文件

徐海蛟博士深圳电信培训中心 2013 年

Libsvm 是一个简单高效的软件，用于 SVM 分类与回归. 它解决了 C-SVM 分类, nu-

SVM 分类, one-class-SVM, epsilon-SVM 回归, 与 nu-SVM 回归. 对于 C-SVM 分类，也提供

了自动模型选择. 本文详述了 Libsvm 的用法.

Libsvm 可以从这里得到：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm , 新版：3.17。

在使用 libsvm 之前先阅读 COPYRIGHT 文件。

1 目录

-1 快速开始

-2 安装和数据格式

-3 `svm-train' 用法

-4 `svm-predict' 用法

-5 `svm-scale' 用法

-6 实际使用技巧

-7 例子

-8 预计算核

-9 库函数用法 PS: 仔细看！(徐海蛟老师提醒)

-10 Java 版本

-11 构建二进制 windows 文件

-12 其他工具: 子采样, 参数选择, 格式检查, 等等.

-13 MATLAB/OCTAVE 接口

-14 Python 接口

-15 其他信息

2 快速启动

如果你是 SVM 的一个新手，并且数据不大，那么在安装完成之后请打开 tools 目录使

用 easy.py。它将把一切全自动化，从数据规化到参数选择。

数据与软件工程实验室徐海蛟博士 2013

用法: easy.py training_file [testing_file]

你可以在“tools/README”中找到关于参数选择的更多信息。

3 安装与数据格式

3.1 安装

在 Unix 系统中，输入 make 来生成“svm-train”和“svm-predict”程序。不带参数地运行它

们可以显示他们的用法。

在其他系统中，参考“Makefile”来生成它们（例如：你可以参数这篇文档中的“生成

Windows 可执行文件”）或者使用预生成二进制文件（Windows 二进制文件在”windows“目

录中）

3.2 数据格式

训练和测试数据文件中的格式是：

<label> <index1>:<value1> <index2>:<value2> ...

…

每行包含一个实例，并且以换行符结束。对于分类来说，<label>是一个指向该类标志

的整数（支持多类）。对于回归来说，<label>是一个可为任何实数的目标值。对于 one-

class-SVM 来说，它不会被用到，所以可以为任何数值。除非使用预先计算的核（将在另

一节介绍），<index>:<value>给出了一个特性（属性）值。<index>是一个从 1 开始的整数，

<value>是一个实数。索引必须按升序排列。标签在测试文件中只被用来计算精确度或者错

误。如果它们是未知的，把第一列赋任意值。

分类例子

这个包内的一个分类数据的例子是“heart_scale”。可以使用“tools/checkdata.py”来检测

你数据格式是否正确。（详见“tools/README”）。

数据与软件工程实验室徐海蛟博士 2013

输入“svm-train heart_scale”，程序将读取训练数据并输出模型文件“ hear_scale.model ” 。

如果你有一个测试集叫“heart_scale.t”，那么输入“svm-predict heart_scale.t heart_scale.model

output” 来检查预测的准确性。“output”文件包含了预测的类标签。

对于分类, if training data are in only one class (i.e., all

labels are the same), then `svm-train' issues a warning message:

`Warning: training data in only one class. See README for details,'

which means the training data is very unbalanced. The label in the

training data is directly returned when testing.

这个包里还有一些其他的有用的程序：

svm-scale:

规化你的输入数据文件

svm-toy:

这是一个简单的图形界面，它将在一个面板上显示 SVM 如果分离数据。你可以在窗

口里单击来画数据点。使用“change”按钮来选择类 1,2 或者 3（例如：一直到 3 个类都是支

持的），“load”按钮用来从文件里装入数据，“save”按钮用来保存数据到一个文件，“run”按

钮用来获取一个 SVM 模型，“clear”按钮用来清除窗口。

你可以窗口的底部输入选项，选项的符号规则和“svm-train”一样。

注意“load”和“save”考虑了分类与回归情况下的稠密数据格式. 对于分类,

each data point has one label (the color) that must be 1, 2, or 3 与 two attributes (x-axis 与

y-axis values) in [0,1).

对于回归, each data point has one target value (y-axis) 与 one attribute (x-axis values) in

[0, 1).

在各个目录中输入 make 来生成它们。

你需要 Qt 库来生成 Qt 版本（可以在这里得到：http://www.trolltech.com )

你需要 GTK+库来生成 GTK 版本（可以在这里得到：http://www.gtk.org )

预生成的 Windows 二进制文件可“Windows”目录中。我们使用的是 32-位机上的 Visual

C++，所以最大缓存是 2GB。

数据与软件工程实验室徐海蛟博士 2013

4`svm-train' 用法

用法: svm-train [选项] training_set_file [model_file]

选项:

-s svm_type : 设定 SVM 的类型 (默认 0)

0 -- C-SVC (多类分类) 默认值

1 -- nu-SVC (多类分类)

2 -- one-class SVM （二类）

3 -- epsilon-SVR (回归)

4 -- nu-SVR (回归)

-t kernel_type : 设定核函数的类型 (默认 2)

0 – 线性: u'*v

1 – 多项式: (gamma*u'*v + coef0)^degree

2 – 径向基函数: exp(-gamma*|u-v|^2) 默认值

3 -- sigmoid: tanh(gamma*u'*v + coef0)

4 -- precomputed kernel (kernel values in training_set_file)

-d degree : set degree in kernel function (default 3)

-g gamma : set gamma in kernel function (default 1/num_features)

-r coef0 : set coef0 in kernel function (default 0)

-c cost : set the parameter C of C-SVC, epsilon-SVR, 与 nu-SVR (default 1)

-n nu : set the parameter nu of nu-SVC, one-class SVM, 与 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 使用 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 (默认 1) 惩罚权重

-v n: n-fold cross validation mode

-q : quiet mode (no outputs)

-g 中的 k 表示输入数据中属性的数目。

-v n 选项把数据随机分成 n 个部分，并计算它们的交叉验证 accuracy/mean 方差。

通过 libsvm FAQ 来查看输出文件的含义。

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2017-06-05

这个文档还不错，学习用
twyeah

2016-10-28

很好的感谢！
Anxiety__

2014-05-16

还是不错，很详细，需要的人可以下载。
zhang_123jian__heng

2014-04-04

对libsvm介绍比较详细，可以使用

石头风

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