10秒で設定可能なlibsvmで機械学習を行う - Y's note
Support Vector Machines (Information Science and Statistics) 作者: Ingo Steinwart,Andreas Christmann出版社/メーカー: Springer発売日: 2008/08/29メディア: ハードカバー クリック: 17回この商品を含むブログを見る libsvm LIBSVM -- A Library for Support Vector Machines R言語でSVM(Support Vector Machine)による分類学習 - Yuta.Kikuchiの日記 前回RでのSVMを簡単に紹介しましたが、今日はlibsvmを利用したirisの分類学習を行いたいと思います。libsvmは導入がめちゃくちゃ簡単なところが売りだと思います。zipをlibsvmサイトからdownloadして展開してgmakeで
PythonでLIBSVMを使う
導入方法 1．ここからLIBSVMのzipファイルもしくはtar.gzファイルをダウンロードし適当なディレクトリに解凍。（最新版3.1） 2．解凍したフォルダに移動し、makeコマンド実行。以下のファイルができるはず。 svm.o svm-train.exe svm-predict.exe svm-scale.exe 3．解凍したフォルダの中のpythonフォルダに移動し、makeコマンド実行。以下のファイルができるはず。 libsvm.so.2 使用例 適当に学習させてみる． svmtest.py from svm import * from svmutil import * prob = svm_problem([1,-1], [[1,0,1], [-1,0,-1]]) #訓練データ param = svm_parameter('-t 1 -c 3') #SVMのパラメータ設定 m =
LIBSVMの使いかたまとめ - k.kinukawaの日記
LIBSVMとは LIBSVMはChih-Chung Chang とChih-Jen Lin によって作成された、サポートベクタマシンライブラリである。 現在はバージョン2.85がリリースされている。 LIBSVM は、サポートベクタ分類器（C-SVC、nu-SVC）、回帰分析（epsilon-SVR、nu-SVR）、分布評価（１クラスSVM）のための統合ソフトである。 マルチクラス分類もサポートしている。 様々なインターフェースが用意されているため、ライブラリとユーザープログラムを簡単に統合することが可能である。 以下のような機能、特徴を含んでいる。 異なったSVM の計算式が用意されている. 効率的なマルチクラス分類ができる. モデル選択のためのクロスバリデーション*1. 可能性予測. 偏ったデータのための、重みつきSVM. C++ とJava のソースコード. SVM 分類と回帰分析
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