libsvmjava代码(libsvm linux)

今天给各位分享libsvmjava代码的知识，其中也会对libsvm linux进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、如何在matlab里安装libsvm包
• 2、跪求支持向量回归机SVR源代码(最好是java的,matlab也可...
• 3、如何利用python使用libsvm

如何在matlab里安装libsvm包

1、打开matlab，点击HOME中的Set Path选项。在弹出的对话框中，选择“Add with Subfolders...”。在弹出的文件夹选择对话框中，选择svm工具箱所在的目录。

2、首先你要先下载libsvm。最好把函数包放到matlab的tool文件夹下，当然放其它地方也可以。把相应的路径加入到matlab的路径里，可以用工具栏的setpath按钮加入。

3、设置matlab搜索工作目录：file-Set Path-Add With Subfolders，选择的目录为“..\libsvm-12”，选定后，点击save，然后close即可。设置matlab的当前工作目录：设置Current Folder为“..\libsvm-12\matlab”。

4、将下载的svm工具箱添加至matlab安装目录下 单独下载的工具箱 把新的工具箱拷贝到某个目录（我的是D：\soft\matlab2011b\toolbox）。

5、方法1：可以在其他朋友的电脑上进行编译，编译完后直接把libsvmread.mexw6libsvmwrite.mexw6svmpredict.mexw6svmtrain.mexw64复制到你自己的程序中即可运行。这种方法的弊端是不同的算法程序中均需要复制一次。

跪求支持向量回归机SVR源代码(最好是java的,matlab也可...

1、最有名的SVM程序包是台湾国立大学的林智仁教授开发的libSVM，直接在Google里面输入寻找官网下载，是C++编写，但有matlab接口，在本地编译后就可以使用，很方便。

2、在内核岭回归中我们有谈到过支持向量回归，支持向量分类与支持向量回归都是只依赖于训练集的子集，因为构建模型的代价函数忽略任何接近于模型预测的训练数据。支持向量回归也有三种不同的形式：SVR、NuSVR和LinearSVR。

3、支持向量机（SVM）就是一个二分类器，具体原理网上搜一下就知道了。svm有现成的matlab程序，网上可以下载，也有使用方法。用处简单的来说就是先给定一些训练数据，送入svm进行训练，然后再拿训练后的数据对测试数据进行预测。

4、核支持向量机可用于回归SVR和分类SVC。下面利用乳腺癌数据集对模型进行训练：输出 训练集的精度为1，但测试集精度只有63%，存在过拟合。

如何利用python使用libsvm

打开IDLE（pythonGUI），输入importsyssys.version 如果你的python是32位，将出现如下字符：（default，Apr102012，23：31：26）[MSCv.150032bit（Intel）]’这个时候LIBSVM的python接口设置将非常简单。

第一步，确定本机Python的版本：32位的最易配置，哈哈，我的机器就是这么的古董。64位的童鞋请Google。第二步，到官网http：//，来下载LibSVM软件包，我选择的是zip包。

此时想要评估训练模型的好坏就得自己搞一个AUC计算模块，本文在查询资料时发现libsvm-tools有一个非常通俗易懂的auc计算，因此抠出来用作日后之用。

其实使用libsvm进行分类很简单，只需要有属性矩阵和标签，然后就可以建立分类模型（model），然后利用得到的这个model进行分类预测了。

google搜： libSVM简易使用手册 那个人的教程，还是比较详细的了。 如果还有问题，再讨论。

python5 pythonSDK版本 PIL 图片处理库 libsvm 开源的svm机器学习库 关于环境的安装，不是本文的重点，故略去。

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