网站开发需要什么配置的电脑,百度图片查找,深圳连夜推出“硬核”举措,网站seo优化是什么意思环境搭建平台#xff1a; Windows PCMATLAB 软件libsvm库#xff08;SVM工具箱#xff09;安装步骤 准备工作 安装对应的编译器#xff0c;在网站上查看当前matlab版本支持的编译器版本。本文使用的matlab 2015a版本#xff08;支持编译器详情#xff09;。通过查询… 环境搭建平台 Windows PCMATLAB 软件libsvm库SVM工具箱安装步骤 准备工作 安装对应的编译器在网站上查看当前matlab版本支持的编译器版本。本文使用的matlab 2015a版本支持编译器详情。通过查询发现Microsoft Windows SDK7.1支持matlab 2015a所以下面安装这个编译器。根据安装说明在安装这个Windows SDK7.1之前1首先需要安装最新的Windows service Pack用于更新ps猜测每个电脑都默认安装所以在安装过程中直接忽视了这条要求。2安装Microsoft .NET Framework 4,用于支持安装Microsoft Windows SDK7.1。安装libsvm 在libsvm官网上查找相应的libsvm库选择MATLAB and OCTAVE语言下载最新版的libsvm-3.22.zip下载后把工具包放在MATLAB安装目录下的toolbox文件夹中例如 D:\Learn program\matlab2015a\toolbox\libsvm-3.22。假设你使用的是64位的操作系统和matlab。打开matlab在matlab目录中添加set pathD:\Learn program\matlab2015a\toolbox\libsvm-3.22\windows。因为windows下包含了matlab可执行的二进制文件libsvmread.mexw64/libsvmwrite.mexw64/svmpredict.mexw64/svmtrain.mexw64在matlab中进入到D:\Learn program\matlab2015a\toolbox\libsvm-3.22\matlab目录下。运行mex –setup此时按照LIBSVM在matlab下的使用安装文中提到的步骤继续操作。但是由于接口的问题又出现警告 MEX 配置为使用 ‘Microsoft Visual C 2012 (C)’ 以进行 C 语言编译。 警告: MATLAB C 和 Fortran API 已更改现可支持 包含 2^32-1 个以上元素的 MATLAB 变量。不久以后您需要更新代码以利用新的 API。您可以在以下网址找到相关详细信息:http://www.mathworks.com/help/ma ... use-64-bit-api.html。
根据 关于libsvm工具箱在64位matlab下的安装说明文中提到的方法进行下面关键两步 切换matlab运行目录至D:\Learn program\matlab2015a\toolbox\libsvm-3.22\matlab在命令行输入make也就是该目录下的那个make文件。这时候就像以前安装libsvm一样会自动make出来很多文件不用管主要是会看到make出带有mexm64后缀名的文件这就成功了。拷贝第一步中matlab文件夹下所有make出来的文件.mex64到libsvm-3.22\windows文件夹下全部替换。这样就可以了。测试此处将libsvm-3.22中文heart_scale拷贝到libsvm-3.22\matlab目录下运行下面的语句 123 [heart_scale_label,heart_scale_inst]libsvmread(heart_scale);model svmtrain(heart_scale_label,heart_scale_inst, -c 1 -g 0.07);[predict_label, accuracy, dec_values] svmpredict(heart_scale_label, heart_scale_inst, model); % test the trainingdata测试结果出现如下结果表明安装成功 123456optimization finished, #iter 134nu 0.433785obj -101.855060, rho 0.426412nSV 130, nBSV 107Total nSV 130Accuracy 86.6667% (234/270) (classification)SVM参数优化MATLAB中三种得到最佳g和c参数的方法 遗传算法GA选择最佳的SVM参数cg在运行案例时报错Undefined function or variable rep.未找到rep函数此时需要安装GA的工具箱下载英国谢菲尔德大学开发的遗传算法工具箱gatbx可从此处下载 由于其中的函数扩展名是M而不是m需要将其全部改为小写的m再把文件夹复制到toolbox中加载至matlab即可。 函数接口介绍 12345678910111213141516171利用GA参数寻优函数(分类问题):gaSVMcgForClass[bestCVaccuracy,bestc,bestg,ga_option] gaSVMcgForClass(train_label,train,ga_option)输入train_label:训练集的标签格式要求与svmtrain相同。train:训练集格式要求与svmtrain相同。ga_option:GA中的一些参数设置可不输入有默认值详细请看代码的帮助说明。输出bestCVaccuracy:最终CV意义下的最佳分类准确率。bestc:最佳的参数c。bestg:最佳的参数g。ga_option:记录GA中的一些参数。\2利用GA参数寻优函数(回归问题):gaSVMcgForRegress[bestCVmse,bestc,bestg,ga_option] gaSVMcgForRegress(train_label,train,ga_option)其输入输出与gaSVMcgForClass类似这里不再赘述。使用案例加入gaSVMcgForClass.m函数 123456789101112% GA的参数选项初始化ga_option.maxgen 200;ga_option.sizepop 20; ga_option.cbound [0,100];ga_option.gbound [0,100];ga_option.v 5;ga_option.ggap 0.9;% 得到最佳参数[bestacc,bestc,bestg] gaSVMcgForClass(train_wine_labels,train_wine,ga_option);% 利用最佳的参数进行SVM网络训练cmd [-c ,num2str(bestc), -g ,num2str(bestg)];model svmtrain(train_wine_labels,train_wine,cmd);PSO选择最佳的SVM参数cg使用案例加入psoSVMcgForClass.m函数 12345% 得到最佳参数[bestacc,bestc,bestg] psoSVMcgForClass(train_wine_labels,train_wine);% 利用最佳的参数进行SVM网络训练cmd [-c ,num2str(bestc), -g ,num2str(bestg)];model svmtrain(train_wine_labels,train_wine,cmd);贪婪算法Grid选择最佳的SVM参数cg使用案例加入gridSVMcgForClass.m函数 1234567% 首先进行粗略选择: cg 的变化范围是 2^(-10),2^(-9),...,2^(10)[bestacc,bestc,bestg] gridSVMcgForClass(train_wine_labels,train_wine,-10,10,-10,10);% 根据粗略选择的结果图再进行精细选择: c 的变化范围是 2^(-2),2^(-1.5),...,2^(4), g 的变化范围是 2^(-4),2^(-3.5),...,2^(4),[bestacc,bestc,bestg] SVMcgForClass(train_wine_labels,train_wine,-2,4,-4,4,3,0.5,0.5,0.9);%% 利用最佳的参数进行SVM网络训练cmd [-c ,num2str(bestc), -g ,num2str(bestg)];model svmtrain(train_wine_labels,train_wine,cmd);参考 LIBSVM在matlab下的使用安装关于libsvm工具箱在64位matlab下的安装说明
