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SVM (サポート ベクター マシン) をトレーニングするために、SMO (逐次最小最適化) を使用したいと考えています。SMO を実装する既存の C++ ライブラリを提案できる人はいますか?

これを使用して、SVM をトレーニングして、画像内のオブジェクト (おそらく人間) を見つけることを計画しています。

理想的には、次の機能を備えたライブラリを探しています。

• 多次元データの階層的クラスタリングを実装します (理想的には類似性または距離行列で)
• サポートベクターマシンを実装
• C++にあります
• ある程度文書化されています（これが最も難しいようです）

私は C++ 言語に最も慣れているため、これを C++ にしたいと考えていますが、ライブラリが価値がある場合は、他の言語も使用します。グーグルでいくつか見つけましたが、すべてを試す時間はあまりないので、他の人が経験したことを聞きたいです. お勧めのライブラリの経験がある場合のみ回答してください。

PS: クラスタリングと SVM に別のライブラリを使用することもできます。

私の会社はハイパーバイザーを開発しており、この質問は AMD の SVM (Secure-Virtual-Machine) API の使用に関するものです。

特定の期間にゲスト OS で実行された命令の数を正確に追跡したいと考えています。AMD は、0x10h ファミリ CPU (Phenom x2 など) の実装において、PerfEvtSel MSR (0xc0010000..3) でいわゆる「HO」および「GO」または「HostOnly」および「GuestOnly」ビットを親切に提供しました。ファミリ 0x10h の BKDG は、これらのビットが 64 ビット PerfEvtSel レジスタの 40 と 41 であることを示します。ただし、ファミリ 0x11h の BKDG には、HostOnly ビットと GuestOnly ビットの存在が記載されていません。

私が持っているコードは次のようになります。

これらはそれぞれ、PMC レジスタに適切なビットを設定する正しく記述されたインライン関数であり、指定されたコードは MSR のビット 40 と 41 を正常に書き込み、読み取ることができるという私の言葉を受け入れる必要があります。これを確認しました。

私が経験したことは、カウンターがゲストとホストの両方でカウントされることです。これにより、ゲストで何が起こったのかだけを正確に説明することは非常に困難になります。

私の質問は次のとおりです。

1. HostOnly および GuestOnly ビットはファミリー 0x10h CPU で動作しますか?
2. これが機能するために構成する必要がある他のマシン状態はありますか?
3. この CPU のこの機能が機能するのを見たことがありますか?
4. ファミリ 0x11h CPU の BKDG にこの機能が存在しない理由を知っている人はいますか? つまり、問題のビットはそのファミリで予約されています。
5. ホストにいる間に SVM 実装で PMC をオフにする既知の方法は他にありますか?

matlab で使用できる ls-svm ツールボックスはどれですか? どの実装をお勧めしますか?

2つのクラスのデータセットに対して10倍のSVM分類を行う方法を示すなんらかの説明的な例が必要です。MATLABのドキュメントには1つの例しかありませんが、10倍ではありません。誰かが私を助けることができますか？

ニュースデータセットを分類したいのですが、トレーニングデータはIPTCサブジェクトコード（階層分類）で分類されています。私のプロジェクトでは、svmを使用する必要があります。

特徴抽出、ステミング、ストップワードの削除のすべてを実行しました...

私はほとんどsvmマルチクラスに必要なファイル形式を持っています：

これは次のようなものです：

svmmulticlassの使い方がわかりません

私はまた、1つについて聞いたことがあります-すべてに対して、私はそれが何であるかわかりません

それについてのチュートリアルや使い方を教えてください

よろしく

svmmulticlassを使用して10分割交差検定を実行することは可能ですか、それとも手動で実装する必要がありますか？

前もって感謝します、

opencv SVM 実装は、SVM のトレーニングに使用される CVSVMParams 構造体で使用する必要がある「SVM タイプ」というラベルの付いたパラメーターを取ります。私が見つけることができるすべての説明は次のとおりです。

// SVM type
enum { C_SVC=100, NU_SVC=101, ONE_CLASS=102, EPS_SVR=103, NU_SVR=104 };

これらの異なる値が何を表しているか知っている人はいますか?

特定のアプリケーションでは、機械学習が必要でした (学部課程で学んだことは知っています)。サポート ベクター マシンを使用して問題を解決しました。その正常に動作します。

今、私はシステムを改善する必要があります。ここでの問題は

1. 追加のトレーニング例を毎週受け取ります。現在、システムは更新された例 (古い例 + 新しい例) で新たにトレーニングを開始します。インクリメンタルラーニングにしたい。(以前の例の代わりに) 以前の知識を新しい例で使用して、新しいモデル (知識) を取得する

2. 私のトレーニング例には3つのクラスがあります。したがって、すべてのトレーニング例は、これら 3 つのクラスのいずれかに当てはまります。「不明」クラスの機能が欲しい。これら 3 つのクラスに当てはまらないものはすべて、「不明」としてマークする必要があります。しかし、「Unknown」を新しいクラスとして扱い、これについても例を提供することはできません。

3. 「unknown」クラスが実装されていると仮定します。クラスが「不明」の場合、アプリケーションのユーザーは、クラスが何であるかを入力します。ここで、ユーザー入力を学習に組み込む必要があります。私もこれを行う方法についてはわかりません。ユーザーが新しいクラス (つまり、トレーニング セットにまだ含まれていないクラス) を入力した場合、違いはありますか?

新しいアルゴリズムを選択する必要がありますか?それとも、サポート ベクター マシンがこれを実行できますか?

PS: SVM に libsvm 実装を使用しています。

openCVを使用していますが、サポートベクターマシンのpredictメソッドでパラメーターreturnDFValが何を意味するかについてのドキュメントには何も見つかりません。他の誰かが知っていますか？