我正在使用LibSVM工具实现我的支持向量分类:-我的输入数据文件中的第一行看起来是这样的:-+115752:476279:45475:405231:30515:297529:2811623:24274:2415431:217342:204819:207598:188853:1711134:16501:16911:154656:155875:1410725:137334:1313762:138295:129314:12317:1210641:122690:128771:124698:1111519:1010069:910019:81120:815017:8254:87900:85395
我正在使用多维SVM分类器(SVM.NET，libSVM的包装器)对一组特征进行分类。给定SVM模型，是否可以合并新的训练数据而无需重新计算所有以前的数据？我想另一种表达方式是:SVM是可变的吗？ 最佳答案 实际上，它通常被称为增量学习。这个问题以前出现过，在这里得到了很好的回答:AfewimplementationdetailsforaSupport-VectorMachine(SVM).简而言之，这是可能的但并不容易，您必须更改正在使用的库或自己实现训练算法。我找到了两个可能的解决方案，SVMHeavy和LaSVM，支持增量训练
我正在尝试通过Weka使用基于LibSVM的分类器，但出现此错误:Exceptioninthread"main"weka.core.UnsupportedAttributeTypeException:weka.classifiers.functions.LibSVM:Cannothandlenumericclass!atweka.core.Capabilities.test(UnknownSource)atweka.core.Capabilities.test(UnknownSource)atweka.core.Capabilities.test(UnknownSource)atwek
我计划使用LibSVM来预测网络应用程序中的用户真实性。(1)收集有关特定用户行为的数据(例如登录时间、IP地址、国家等)(2)使用CollectedData训练一个SVM(3)使用实时数据比较并生成真实性级别的输出有人能告诉我如何使用LibSVM做这样的事情吗？Weka可以帮助解决这些类型的问题吗？ 最佳答案 您提到的三个步骤是解决方案的概要。更详细一些:确保您获得大量标记数据，即带有真实/非真实注释的行为日志。(如果没有标记数据，您将进入相当先进的半监督学习领域，或者必须考虑其他解决方案。)根据您认为可以很好地预测真实性的数据设
我正在使用LIBSVM。下载包中有一个svm_toy.java文件。我不知道它是如何工作的。这是源代码:importlibsvm.*;importjava.applet.*;importjava.awt.*;importjava.util.*;importjava.awt.event.*;importjava.io.*;/***SVMpackage*@authorunknown**/publicclasssvm_toyextendsApplet{staticfinalStringDEFAULT_PARAM="-t2-c100";intXLEN;intYLEN;//off-screenb
我正在尝试使用libsvm对于某个复杂的应用程序，并且由于libsvm主要是一个C库，因此在加载某些数据后，必须使用自定义API函数来释放内存。这就是我的意思:structsvm_model*model;model=svm_load_model("pathtomodelfile");//dosomeprocessingsvm_free_and_destroy_model(&this->model);这些是我使用的libsvmAPI函数的定义:structsvm_model*svm_load_model(constchar*model_file_name);voidsvm_free_an
我正在尝试使用libsvm以编程方式针对简单的异或问题训练支持vector机，以了解库的工作原理。问题(我认为)似乎是我错误地构造了svm_node；也许我无法理解整个指针指向指针的事情。有人可以帮忙吗？我首先为异或问题构造一个矩阵，然后尝试将矩阵中的值分配给svm_node(我在这里使用2个步骤，因为我的真实数据将采用矩阵格式)。当测试模型时，我得到了不正确的值(总是-1)。在上一个问题中，我得到了有关参数C和gamma的帮助；这些现在应该没问题了，因为我使用其他code得到了异或问题的正确分类.再次感谢Pedrom!我在几个地方搜索过答案，例如自述文件和SvmToy示例；然而没有运
寻找libSVM的C++接口(interface)的教程和/或示例代码。具体来说，我想对使用SIFT或SURF特征描述符提取的特征进行分类。我尝试在网站上查找，但没有找到任何此类文档/示例代码。 最佳答案 LIBSVM站点提供了一些指向示例和教程的链接:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvmtools/http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/otherdocuments/index.html具体来说，C示例位于此处:http://www.csie.n
我正在尝试在android中设置libsvm以检测加速度计的运动。我不知道如何在android中设置libsvm以及如何使用它。伙计们，你们能提供线索吗？ 最佳答案 您不需要设置libsvm，只需使用您正在使用的语言的库包装器来为android(我猜是Java？)开发应用程序。Wrapper包含在正式版本中。它还包括这个特定库的使用示例。这里没有什么特别的——如果你知道如何开发安卓应用程序，那么使用额外的库应该不是问题。如果您不知道如何开发这样的应用程序-那么从Action识别开始是个坏主意。这同样适用于将SVM用于任何事物的能力。
我正在尝试使用蓝牙适配器实现室内位置跟踪系统。这个想法是带着安卓设备四处走动，并根据放置在房间周围的蓝牙适配器的信号强度计算你在房间中的位置。为了做到这一点，我决定使用机器学习来尽可能接近地将RSSI近似为距离，例如米。我大学的一位讲师告诉我，我正在寻找LibSVM，所以我一直在阅读。我看过这个tutorial并且似乎无法理解训练系统所需的数据。我将拥有的数据是:保存在数据库中的每个加密狗的位置(连同mac地址)，x和y坐标离我的android设备最近的加密狗的接收信号强度指示器(RSSI)mac地址将用于查询特定加密狗的数据库我知道数据必须是SVM格式，但我有点不确定输入数据和输出数
