SVM使用方法总结 本文关键词：使用方法，SVM
SVM使用方法总结 本文简介：SVM的使用方法（整理完成于2011-03-14）目录1Libsvm下载32Libsvm3.0环境变量设置33训练和测试数据集下载34运行python程序的环境配置35LIBSVM使用的一般步骤是：36再来说一下，libsvm-3.0的需要的数据及其格式。47Libsvm数据格式制作：48Windo
SVM使用方法总结 本文内容：
SVM的使用方法
（整理完成于2011-03-14）
目
录
1
Libsvm下载3
2
Libsvm3.0环境变量设置3
3
训练和测试数据集下载3
4
运行python程序的环境配置3
5
LIBSVM
使用的一般步骤是：3
6
再来说一下，libsvm-3.0的需要的数据及其格式。4
7
Libsvm数据格式制作：4
8
Windows版本的工具4
9
核函数的使用简介8
10
grid.py的使用10
11
subset.py使用方法11
12
checkdata.py的使用方法12
13
easy.py使用方法12
14
一个具体的应用实例13
15
备注：常见问题的解决办法15
1
Libsvm下载
在你给我发的邮件地址http://www.16fw.com/fileview_352799.html
下载，这个解压放到C盘根目录，然后拷贝C:/gnuplot/binary中的gnuplot.exe放到C:/libsvm-3.0/windows下面即可。
5
LIBSVM
使用的一般步骤
1）按照LIBSVM软件包所要求的格式准备数据集
2）对数据进行简单的缩放操作；
3）首要考虑选用RBF
核函数；
4）采用交叉验证选择最佳参数C与g
；
5）采用最佳参数C与g
对整个训练集进行训练获取支持向量机模型；
6）利用获取的模型进行测试与预测。
6
libsvm-3.0数据及其格式
该软件使用的训练数据和检验数据文件格式如下：
[label]
[index1]:[value1]
[index2]:[value2]
…
[label]
[index1]:[value1]
[index2]:[value2]
…
Label
就是说class（属于哪一类）,就是你要分类的种类，通常是一些整数。
index
是有順序的索引，通常是连续的整数。就是指特征编号，必须按照升序排列
value
就是特征值，用来
train
的数据，通常是一堆实数组成。
（注：修改训练和测试数据的格式为程序可以识别的程序
目标值
第一维特征编号：第一维特征值
第二维特征编号：第二维特征值…
目标值
第一维特征编号：第一维特征值
第二维特征编号：第二维特征值…
……
目标值
第一维特征编号：第一维特征值
第二维特征编号：第二维特征值…
例如：
2.3
1:5.6
2:3.2
表示训练用的特征有两维，第一维是5.6，第二维是3.2，目标值是2.3
注意：训练和测试数据的格式必须相同，都如上所示。测试数据中的目标值是为了计算误差用
）
7
Libsvm数据格式制作
该过程可以自己使用excel或者编写程序来完成，也可以使用网络上FormatDataLibsvm.xls来完成。
FormatDataLibsvm.xls使用说明：
a.
先将数据按照下列格式存放（注意label放最后面）：
value1
value2
…
label
value1
value2
…
label
…
value1
value2
…
label
b.
然后将以上数据粘贴到FormatDataLibsvm.xls中的最左上角单元格，接着工具->宏->执行FormatDataToLibsvm宏。就可以得到libsvm要求的数据格式。测试可用，下载地址在（http://ishare.iask.sina.com.cn/f/9299654.html?from=like
），或者自己再google中搜索下载即可。
8
Windows版本的工具
Windows版本的工具svm-scale.exe进行训练和测试数据的归一化，svm-train.exe进行模型训练，svm-predict.exe进行预测，具体步骤和过程在下面介绍。
2、
C:/libsvm-3.0/windows下的工具使用方法
打开C:/libsvm-3.0/windows
，里面有四个windows的exe程序。下面解释一下这四个exe执行程序的意义和用法
①svm-scale.exe:
scale输入数据，简单优化数据以提高精度。
扫描数据.
因为原始数据可能范围过大或过小,svmscale可以先将数据重新scale
(縮放)
到适当范围使训练与预测速度更快
使用方法:svm-scale.exe
[-l
lower]
[-u
upper]
[-y
y_lower
y_upper]
[-s
save_name]
[-r
store_name]
filename；其中
-l：数据下限标记；
lower：缩放后数据下限
缺省值：
lower
=
-1；
-u：数据上限标记；
upper：缺省值：
upper
=
1，代表着没有对y进行缩放；
-y：是否对目标值同时进行缩放；
y_lower：为下限值；
y_upper：为上限值；（回归需要对目标进行缩放，因此该参数可以设定为
–y
-1
1
）；
-s
save_name：表示将缩放的规则保存为文件save_name；
-r
store_name：表示将缩放规则文件store_name载入后按此缩放；
filename：待缩放的数据文件（要求满足前面所述的格式）。
缩放规则文件可以用文本浏览器打开，看到其格式为：
y
lower
upper
min
max
x
lower
upper
index1
min1
max1
index2
min2
max2
其中的lower
与upper
与使用时所设置的lower
与upper
含义相同；index
表
示特征序号；min
转换前该特征的最小值；max
转换前该特征的最大值。数据集的缩放结果在此情况下通过DOS窗口输出，当然也可以通过DOS的文件重定向符号“>”将结果另存为指定的文件。该文
件中的参数可用于最后面对目标值的反归一化。反归一化的公式为：
（Value-lower）*（max-min）/(upper
-
lower)+lower
其中value为归一化后的值，其他参数与前面介绍的相同。
建议将训练数据集与测试数据集放在同一个文本文件中一起归一化，然后再将归一化结果分成训练集和测试集。
②
svm-train.exe：训练数据，生成模型
使用方法：svm-train.exe
[options]
training_set_file
[model_file]，其中：
options（操作参数）：可用的选项即表示的涵义如下所示
-s
svm类型：设置SVM
类型，默认值为0，可选类型有（对于回归只能选3或4）：
0
–
C-SVC
1
–
n-SVC
2
--
one-class-SVM
3
–
e-SVR
4
–
n-SVR
-t
核函数类型：设置核函数类型，默认值为2，可选类型有：
0
--
线性核：uv
1
--
多项式核：
(g*uv+
coef
0)deg
ree
2
--
RBF
核：e(
u
v
2)
g
–
3
--
sigmoid
核：tanh(g*uv+
coef
0)
-d
degree：核函数中的degree设置，默认值为3；
-g
g
：设置核函数中的g
，默认值为1/
k
；
-r
coef0：设置核函数中的coef
0，默认值为0；
-c
cost：设置C-
SVC、e
-
SVR、n
-
SVR中从惩罚系数C，默认值为1；
-n
n
：设置n
-
SVC、one-class-SVM
与n
-
SVR
中参数n
，默认值0.5；
-p
e
：设置n
-
SVR的损失函数中的e
，默认值为0.1；
-m
cachesize：设置cache内存大小，以MB为单位，默认值为40；
-e
e
：设置终止准则中的可容忍偏差，默认值为0.001；
-h
shrinking：是否使用启发式，可选值为0
或1，默认值为1；
-b
概率估计：是否计算SVC或SVR的概率估计，可选值0
或1，默认0；
-wi
weight：对各类样本的惩罚系数C加权，默认值为1；
-v
n：n折交叉验证模式。
training_set_file：是要进行训练的数据集；
model_file：是训练结束后产生的模型文件，该参数如果不设置将采用默认的文件名，也可以设置成自己惯用的文件名。
（注1：其中-g选项中的k是指输入数据中的属性数。操作参数
-v
随机地将数据剖分为n
部分并计算交叉检验准确度和均方根误差。以上这些参数设置可以按照SVM
的类型和核函数所支持的参数进行任意组合，如果设置的参数在函数或SVM
类型中没有也不会产生影响，程序不会接受该参数；如果应有的参数设置不正确，参数将采用默认值。）
（注2：网上实验中的参数-s取3，-t取2（默认）还需确定的参数是-c，-g，-p
另，
实验中所需调整的重要参数是-c
和
–g，-c和-g的调整除了自己根据经验试之外，还可以使用gridregression.py对这两个参数进行优化。（需要补充）
该优化过程需要用到Python（测试是2.5），Gnuplot（测试是4.2），gridregression.py（1、该文件需要修改路径2、下载地址在http://ishare.iask.sina.com.cn/f/6784903.html，再试没有使用过）。
然后在命令行下面运行：
python.exe
gridregression.py
-log2c
-10,10,1
-log2g
-10,10,1
-log2p
-10,10,1
-s
3
–t
2
-v
5
-svmtrain
E:/libsvm/libsvm-2.86/windows/svm-train.exe
-gnuplot
E:/libsvm/libsvm-2.86/gnuplot/bin/pgnuplot.exe
E:/libsvm/libsvm-2.86/windows/train.txt
>
gridregression_feature.parameter
以上三个路径根据实际安装情况进行修改。
-log2c：是给出参数c的范围和步长
-log2g：是给出参数g的范围和步长
-log2p：是给出参数p的范围和步长上面三个参数可以用默认范围和步长
-s：选择SVM类型，也是只能选3或者4
-t是选择核函数
-v
：10
将训练数据分成10份做交叉验证。默认为5
为了方便将gridregression.py可以将其存放在python.exe安装目录下
trian.txt为训练数据，参数存放在gridregression_feature.parameter中，可以自己命名。
搜索结束后可以在gridregression_feature.parameter中最后一行看到最优参数。
其中，最后一行的第一个参数即为-c，第二个为-g，第三个为-p，最后一个参数为均方误差。前三个参数可以直接用于模型的训练。
然后，根据搜索得到的参数，重新训练，得到模型。
例如：svmtrain.exe
-s
3
-p
0.0001
-t
2
-g
32
-c
0.53125
-n
0.99
feature.scaled
；
再例如：运行svmtrain.exe
heart_scale会得出下面结果输出：
其中，
#iter为迭代次数，
nu
是你选择的核函数类型的参数，
obj为SVM文件转换为的二次规划求解得到的最小值，
rho为判决函数的偏置项b，
nSV
为标准支持向量个数(0=
0x020400A1:
self.queue.appendleft(item)
else
self.queue.insert(0,item)
16
篇2：八秒手机编辑器使用方法总结
八秒手机编辑器使用方法总结 本文关键词：编辑器，使用方法，手机
八秒手机编辑器使用方法总结 本文简介：1八秒微信营销神器，可以在微信文章中任何时候都可插入自己的产品图片、文字、姓名电话、微信号、视频，链接地址！用热门文章来宣传自己的产品和项目，轻轻松松搞定。?让广告没有痕迹，朋友不烦你，还帮你分享，纯软性广告工具！不管你做什么项目，都可以加?快推广速度和受欢迎程度！为什么要升级，升级有什么好处？（免
八秒手机编辑器使用方法总结 本文内容：
1
八秒微信营销神器，可以在微信文章中任何时候都可插入自己的产品图片、文字、姓名电话、微信号、视频，链接地址！用热门文章来宣传自己的产品和项目，轻轻松松搞定。?让广告没有痕迹，朋友不烦你，还帮你分享，纯软性广告工具！不管你做什么项目，都可以加?快推广速度和受欢迎程度！
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篇3：文字材料中序号、标点符号、汉语拼音的正确使用方法
文字材料中序号、标点符号、汉语拼音的正确使用方法 本文关键词：汉语拼音，标点符号，使用方法，序号，正确
文字材料中序号、标点符号、汉语拼音的正确使用方法 本文简介：文字材料中序号、标点符号、汉语拼音的正确使用方法一、文字材料中序号、标点的正确使用（一）“第一、”、“第二、”或“首先、”、“其次、”等用顿号不规范，应该用逗号，即“第一，”、“第二，”、“首先，”、“其次，”等。（二）“一，”、“二，”、“三，”等用逗号不规范，应该用顿号，即“一、”、“二、”、“
文字材料中序号、标点符号、汉语拼音的正确使用方法 本文内容：
文字材料中序号、标点符号、汉语拼音的正确使用方法
一、文字材料中序号、标点的正确使用
（一）
“第一、”、“第二、”或“首先、”、“其次、”等用顿号不规范，应该用逗号，即“第一，”、“第二，”、“首先，”、“其次，”等。
（二）“一，”、“二，”、“三，”等用逗号不规范，应该用顿号，即“一、”、“二、”、“三、”。
（三）“1、”、“2、”、“3、”和“A、”、“B、”、“C、”等用顿号不规范，应该使用齐线墨点（实心小圆点），即“1．”、“2．”、“3．”
或“A．”、“B．”、“C．”。
（四）序号如加括号，如（1）（2）（3）①②③等不再加标点符号。
（五）用“一是”、“二是”、“三是”表示顺序时，可在“一是”、“二是”、“三是”之后分别用逗号。例如：“一是，”、“二是，”、“三是，”。也可以不用标点符号，直接连接下文。
（六）用“甲”、“乙”、“丙”、“丁”表示顺序时，在“甲”、“乙”、“丙”、“丁”之后分别用顿号。例如：“甲、”，“乙、”，“丙、”，“丁、”。
（七）在“一方面”、“另一方面”之后，可以分别用逗号，也可以不用标点符号，直接连接下文。
二、年份中“零”的正确使用
年份如用中文形式表示，如“二○○九年十月”，则中间的“○”不能写成阿拉伯数字的长“0”或英语全角字符“O”，而应该用圆“○”（一般在电脑“插入”栏里“特殊符号”或“几何图形符”中选择）；年份如用阿拉伯数字形式表示，则中间应该用长“0”表示，如：“2010年10月”。
三、公文的年份中“括号”的正确使用
印发公文时，年份外的括号应该用中括号“〔〕”，而不应该用小括号“（
）”或方括号“[
]”。
如：教办字（2011）5号（不规范）
教办字
[2011]
5号（不规范）
教办字〔2011〕5号（规范）
四、正确区分连接号和破折号
（一）凡文中使用连接号的应该使用“～”，而不使用“——”。
如：2010年9月～10月中的“～”（使用规范）
（二）凡文中使用破折号的应该使用占两个空格的连线“——”而不用“～”或只占一个空格的短线“―”或两个短线“——”表示。如：再接再厉，推进语言文字规范化工作——2009年语言文字工作总结（选取破折号，一般在电脑“插入”栏“标点符号”中查找）。
五、相邻的两个数字间顿号的使用
（一）相邻的两个数字表示概数，要用汉字数码，中间也不要加顿号。
如：2、3个
5、6天
27、8岁
6、7点钟
（不规范）
两三个
五六天
二十七八岁
六七点钟
（规范）
（二）相邻两个数字连用，有时不是表示概数，而是一种缩略形式，中间要用顿号。
如：初中一、二年级
国棉六、七厂
八、九两个月
退居二、三线（规范）
六、汉语拼音注音字母的正确使用
（一）大小写：句子的首字母大写；诗行的首字母大写；专有名词每个词首字母大写；标题、标语可以全部大写。
（二）分连写：词内连写，词间分写。
例1：“公共场所请勿吸烟”
GONG
GONG
CHANG
SUO
QING
WU
XI
YAN
(不规范)
“公共场所请勿吸烟”
GONGGONG
CHANGSUO
QINGWU
XIYAN
(规范)
例2：中国井冈山经贸洽谈会
ZHONGGUOJINGGANGSHANJINGMAOQIATANHUI(不规范)
ZHONGGUO
JINGGANGSHAN
JINGMAO
QIATANHUI(规范)
七、文章正文文中标题
一级标题：标题序号为“一、”，独占行，末尾不加标点；
二级标题：标题序号为“（一）”，与正文字体字号相同，独占行，末尾不加标点符号；
三级以下标题：三、四、五级标题序号分别为“1．”、“（1）”和“①”，与正文字体字号相同，可根据标题的长短确定是否独占行。若独占行，则末尾不使用标点；否则，标题后必须加句号。每级标题的下一级标题应各自连续编号。