libsvm工具箱（matlab中使用libsvm如何实现参数寻优）
本文目录
- matlab中使用libsvm如何实现参数寻优
- matlab使用libsvm工具箱回归预测不准确，怎么解决
- matab支持向量机libsvm工具箱，里面的参数-p是不是理论知识里的不敏感损失函数ε，那么哪个
- libsvm工具箱和lssvm工具箱有什么区别
- 在使用libsvm工具箱做分类时，函数svmtrain中的参数’-b 1‘是什么意思
- 求在MATLAB下编译好（可以直接使用）的libsvm工具箱
- 请教faruto老师关于libsvm工具箱预测时核函数的选择问题
matlab中使用libsvm如何实现参数寻优
可以利用libsvm工具箱中自带的k折交叉验证方法进行参数的寻优。
k折交叉验证的基本思想如下：
k个子集，每个子集均做一次测试集，其余的作为训练集。交叉验证重复k次，每次选择一个子集作为测试集，并将k次的平均交叉验证识别正确率作为结果。
libsvm工具箱中交叉验证的使用方法如下：
predict = trian(data_label, data_train, cmd); % train_label表示训练输出样本数据；% data_train表示训练输入样本数据；% cmd就是训练参数的设置，如设置为cmd=’-v 5’就表示进行5折交叉验证（该设置中省略了其他参数的设置，即保存默认设置）。matlab使用libsvm工具箱回归预测不准确，怎么解决
得看你数据特征是什么 以及你svm用的参数是什么 svm调参是一门学问，现在都不流行这个了还有得看你数据是不是时间周期类型， 时间类型用普通的回归做效果也不会很好
matab支持向量机libsvm工具箱，里面的参数-p是不是理论知识里的不敏感损失函数ε，那么哪个
p确实是episilon，但松弛因子是算法由原始问题转换为对偶问题后，就不需要求解了，因此不用在SVR里设置这个参数了。对偶问题里仍包含episilon，因此需要这个参数。
libsvm工具箱和lssvm工具箱有什么区别
本质区别就是在最小化目标规划函数时libsvm使用的算法是SMO（序列最小优化算法）lssvm使用的最小二乘算法查看原帖》》满意请采纳
在使用libsvm工具箱做分类时，函数svmtrain中的参数’-b 1‘是什么意思
看到没有答案，特来为后来人铺路。-b参数用于输出概率估计模型，其附带的概率估计输出在分类问题上可用于画ROC曲线需要注意，’-b 0’ 用于SVC也就是分类问题’-b 1’用于SVR也就是回归问题这里概率模型的准确率比直接输出类别的模型的准确率存在差别的原因是因为参数错了。
求在MATLAB下编译好（可以直接使用）的libsvm工具箱
以下两种方法，我已经亲测可用方法1：可以在其他朋友的电脑上进行编译，编译完后直接把libsvmread.mexw64、libsvmwrite.mexw64、svmpredict.mexw64、svmtrain.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。方法2：把编译完后的libsvmread.mexw64、libsvmwrite.mexw64、svmpredict.mexw64、svmtrain.mexw64这几个文件添加到F:\MATLAB 2015a anzhuang\toolbox\libsvm-3.22\matlab下，即可
请教faruto老师关于libsvm工具箱预测时核函数的选择问题
cmd = ;里的-t 1就是选择的多项式核函数。-t 核函数类型：核函数设置类型(默认2) 0 -- 线性核函数: u’*v 1 -- 多项式核函数: (gamma*u’*v + coef0)^degree 2 -- RBF核函数: exp(-gamma*|u-v|^2) 3 -- sigmoid核函数: tanh(gamma*u’*v + coef0) 4 -- 预定义核函数（指定核矩阵）
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