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LIBLINEARでヒストグラム交差/chisauareカーネルを使用することは可能ですか？

私の問題は、サイズ5000の特徴ベクトルがあり、すべてヒストグラムの特徴であるということです。SVMでトレーニング/テストする方法がわかりません。

SVMを使用してこれをトレーニングするにはどうすればよいですか？

libSVMは4種類のカーネルをサポートしています。

    0 -- linear: u'*v
1 -- polynomial: (gamma*u'*v + coef0)^degree
2 -- radial basis function: exp(-gamma*|u-v|^2)
3 -- sigmoid: tanh(gamma*u'*v + coef0)

LibSVMは線形カーネルをサポートしています。その場合、libSVMとlinearSVMの違いは何ですか？

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いいえ、liblinearでカスタムカーネルを使用することはできません。

やりたいことを行うには、LibSVMと、グラム行列を提供する「事前計算されたカーネル」オプションを使用する必要があります（これはLibSVM READMEで説明されています）。

線形カーネルの場合、LibSVMとLibLinearは同様の結果を生成します。著者はこれを言います：

それらの予測は似ていますが、超平面は異なります。LibsvmはL1損失SVMを解決しますが、liblinearはL2正則化ロジスティック回帰とL2損失SVMを解決します。

于 2012-09-14T20:22:28.390 に答える
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A bit late, but might help others: machine-learning package scikit-learn (http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.pairwise.chi2_kernel.html#sklearn.metrics.pairwise.chi2_kernel) offers at least the chi2-Kernel.

于 2013-07-08T11:52:17.350 に答える
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線形SVMソルバーを使用できるのは、特徴を非線形特徴空間に明示的にマッピングする場合のみです。次のように読むことをお勧めします。

  1. 「検出のための最大マージン加法分類器」-http://www.cs.berkeley.edu/~smaji/papers/mcd-free-lunch-iccv-09.pdf
  2. 「大規模カーネルマシンのランダム機能」-http://berkeley.intel-research.net/arahimi/papers/rahimi-recht-random-features.pdf
  3. 「明示的な機能マップを介した効率的な追加カーネル」-http ://www.vlfeat.org/~vedaldi/assets/pubs/vedaldi11efficient.pdf
于 2012-11-28T14:25:26.260 に答える