問題タブ [libsvm]

http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/libsvmからダウンロードしました。フォルダーを解凍してフォルダーに コピーしました。すべての C ファイルに含まれています。内部 libsvm-> さまざまなフォルダーがあります。また、そのMatlabフォルダーには、、、、、、などのファイルがあります...
libsvmc:..../documents/MATLABmex.hlibsvmread.clibsvmwrite.cmakefilemake.msvmtrainsvmpredict

これらのファイルを matlab で使用するにはどうすればよいですか? これらのファイルの .mex ファイルを作成するのを手伝ってくれる人はいますか? 私は何度も読んで試しました..私にとっては正しく機能していません。matlab.can誰でもすぐに助けてくれるsvmensembleの作成を行う必要があります。

センチメントを予測するために libsvm を使用しています。単語数を使用していると仮定して、入力の形式を知りたいと思いました。

これは、libsvm から必要な形式です。つまり、ラベルが 2 つ (1 つは正のラベル、もう 1 つは負のラベル) で、インデックスはそのラベルの下の各単語になり、値は各単語の頻度になりますか?

これは、テスト セットで使用する単語からインデックスへのマッピングを保存する必要があるということですか?

私はlibsvmを使用しており、 1対allのマルチクラスの分類を実装する必要があります。

どうすればいいですか？バージョン2011はこれを使用しますか
？libsvm

私の質問はあまり明確ではないと思います。libsvmが自動的に1つとすべてを使用しない場合は、クラスごとに1つのsvmを使用します。それ以外の場合は、svmtrain関数でこのパラメーターを定義するにはどうすればよいですか。libsvmのREADMEを読んだことがあります。

適切なパラメーターを選択するためにクロス検証が使用されることを知っています。それらを見つけた後、-v オプションを使用せずにデータ全体を再トレーニングする必要があります。

しかし、私が直面している問題は、-v オプションでトレーニングした後、相互検証の精度 (例: 85%) が得られることです。モデルがなく、C とガンマの値が表示されません。その場合、どのように再訓練しますか？

ところで、私は10倍の交差検証を適用しています。例えば

それについていくつかの助けが必要..

最高の C とガンマを得るために、LIBSVM FAQ で入手できるこのコードを使用します。

別の質問: -v オプションを使用せずにトレーニングし、そのモデルを使用して予測した場合と同様の -v オプションを使用した後の相互検証の精度はありますか? 2つの精度は似ていますか？

別の質問: 相互検証は基本的に、オーバーフィッティングを回避することでモデルの精度を向上させます。そのため、改善する前にモデルを配置する必要があります。私は正しいですか？それに加えて、モデルが異なる場合、クロス検証の精度は異なりますか? 私は正しいですか？

もう 1 つの質問: 交差検証の精度では、C とガンマの値はどのくらいですか?

グラフはこんな感じ

この場合、C の値は 2 で、ガンマ = 0.0078125 です。しかし、新しいパラメーターでモデルを再トレーニングすると。この値は 99.63% と同じではありません。何か理由があるのでしょうか？前もって感謝します...

私はすでにLIBSVMを使用してSVMを適用しました。ここで、特徴選択のための遺伝的アルゴリズムを実装したいと思います。いくつかの情報のためにグーグルしようとしました

1）このWebサイトを見た：http ：//www.scribd.com/doc/31235552/Genetic-Algorithm-Implementation-Using-Matlab

2）MATLABのGAの例：http：//www.mathworks.com/help/toolbox/gads/f6691.html

それらについていくつか質問があります

Q1）[x fval] = ga（@fitnessfun、nvars、options）。これはガソルバーを行う機能です。Fitnessfunはどうあるべきですか？ほとんどのgaでは、それは多項式関数です。しかし、SVMの場合、fitnessfunは何でしょうか？

Q2）SVM後のGAの具体例はありますか？

いくつかのフィードバックを聞きたいです。

前もって感謝します。

音楽の分類に libsvm を使用しています。二項分類を選択しました。

トレーニング段階では、クラシックとポップスの 2 つのクラスのトレーニングに成功しました。

テスト段階では、精度を返しています。精度の本当の意味がわかりません。

セット内の最初のクラスまたは 2 番目のクラスを示すかどうか。

この精度は何を意味するのでしょうか?

予測の目的で、javaバージョンのlibsvm（回帰）を使用しています。データセットをトレーニングした後、生成されたモデルにはサポートベクターが表示されますが、トレーニングエラー率は示されません。トレーニングセットのトレーニングエラーを見つけることができるかどうか知りたいですか？呼び出すことができる関数、またはそれを見つけるために使用できるクラス属性はありますか？

ありがとうございました、

Haar のような特徴を抽出し、SVM を使用して顔と非顔を分類する顔検出アルゴリズムに取り組んでいます。Stretch SCP ボードでコードを実行する必要があるため、SVM を含むアルゴリズム全体を C 言語で実装します。

どのカーネルが顔検出の問題に最も適しているかについて、私は多くの疑問を持っています。それは線形ですか、RBFですか、それとも何か他のものですか?

すでに haar-features を抽出し、libsvm と liblinear を使用して分類しようとしましたが、適切な結果が得られませんでした。使用するカーネルと考慮すべきパラメータを提案してください。

パフォーマンスのために、ファイル ストリームの代わりにメモリ内の文字列ストリームを使用して、ディスクからファイルを読み込みたいと考えています。svm-predict のパラメーターは、./svm-predict test_file model_file output_file です。これが私のコードです（libsvmを使用）：

ここで、poseData は、作業中のフラット ファイル バージョンと同じ入力 svm 値を含む文字列ストリームです。

sprintf のコメント アウトされたバージョンは動作しますが、ハード ドライブへのアクセスのために遅くなります。また、sprintf poseData はフラット ファイルとまったく同じように見えますが、1 つにキャストすることはできません...

cusvm のトレーニング ファイルの簡単な例が必要です。libsvm を使用しましたが、cusvm ラベルと混同しています (トレーニング ラベルは 1 または -1 のいずれかである必要があります)。Linuxで使用しています。