1樓：_烏魚子
這應該是在提取sift特徵的時候因為**尺寸的關係，在量化階段混進了長度為零的向量，所以在後續計算核矩陣的時候出現了nan的情況，把它們去掉就好了。今晚8點發。
libsvm工具包中關於svmpredict函式的問題
2樓：匿名使用者
答案很簡單
利用libsvm跑svm多分類， svm_train函式總報錯？
3樓：昆吾典利
看到沒有答案，特來為後來人鋪路。
-b引數用於輸出概率估計模型，其附帶的概率估計輸出在分類問題上可用於畫roc曲線
需要注意，'-b 0' 用於svc也就是分類問題'-b 1'用於svr也就是迴歸問題
這裡概率模型的準確率比直接輸出類別的模型的準確率存在差別的原因是因為引數錯了。
matlab使用libsvm工具箱迴歸**不準確，怎麼解決？ 255
4樓：大資料小庫
得看你資料特徵是什麼 以及你svm用的引數是什麼
svm調參是一門學問，現在都不流行這個了
還有得看你資料是不是時間週期型別， 時間型別用普通的迴歸做效果也不會很好
matlab中使用libsvm的svmtrain函式的-v交叉驗證是怎麼驗證的？
5樓：匿名使用者
你最後的理解是正確的~
把資料分成10份，把其中的9份做訓練，另外一份做測試集，這樣輪流驗證。
我安裝了libsvm工具箱，可是沒有svmpredict函式，求助，急，謝謝各位大俠
6樓：匿名使用者
問下，這個svmpredict工具箱是用於**的嗎？如果是的話那我將來也要用到的。。
7樓：匿名使用者
雖然我不知道這個函式工具箱 不過你可以去網上找找 這個函式的源** 應該是公開的
8樓：匿名使用者
可能有用，新增路徑，更新路徑file——set pathfile------preference
9樓：匿名使用者
我的也沒有，作者總找些偏僻的工具使用，害的我們到處找東西
請教libsvm中一類svm訓練及測試的引數設定問題
10樓：匿名使用者
-s svm型別：svm設定型別(預設0)
% 0 -- c-svc
% 1 --v-svc
% 2 – 一類svm
% 3 -- e -svr
% 4 -- v-svr
% -t 核函式型別：核函式設定型別(預設2)
% 0 – 線性：u'v
% 1 – 多項式：(r*u'v + coef0)^degree
% 2 – rbf函式：exp(-r|u-v|^2)
% 3 –sigmoid：tanh(r*u'v + coef0)
% 4 -- precomputed kernel (kernel values in training_instance_matrix)
% -d degree：核函式中的degree設定(針對多項式核函式)(預設3)
% -g r(gama)：核函式中的gamma函式設定(針對多項式/rbf/sigmoid核函式)(預設1/ k)
% -r coef0：核函式中的coef0設定(針對多項式/sigmoid核函式)((預設0)
% -c cost：設定c-svc，e -svr和v-svr的引數(損失函式)(預設1)
% -n nu：設定v-svc，一類svm和v- svr的引數(預設0.5)
% -p p：設定e -svr 中損失函式p的值(預設0.1)
% -m cachesize：設定cache記憶體大小，以mb為單位(預設40)
% -e eps：設定允許的終止判據(預設0.001)
% -h shrinking：是否使用啟發式，0或1(預設1)
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