技术标签： 支持向量机（svm）
libsvmtrain以及libsvmpredict的相关参数说明
(1)model= svmtrain(train_label, train_matrix, ['libsvm_options']);
% train_label表示训练集的标签。
% train_matrix表示训练集的属性矩阵。
% libsvm_options是需要设置的一系列参数。
% model:是训练得到的模型，是一个结构体（如果参数中用到-v，得到的就不是结构体，对于分类问题，得到的是交叉检验下的平均分类准确率；对于回归问题，得到的是均方误差）。
(2)[predicted_label, accuracy/mse,decision_values/prob_estimates]=svmpredict(test_label, test_matrix, model, ['libsvm_options']);
% test _label表示测试集的标签（可以没有）。
% test _matrix表示测试集的属性矩阵。
% model 是上面训练得到的模型。
% libsvm_options是需要设置的一系列参数。
% predicted_label表示预测得到的标签。
% accuracy/mse是一个3*1的列向量，其中第1个数字用于分类问题，表示分类准确率；后两个数字用于回归问题，第2个数字表示mse；第三个数字表示平方相关系数。
% decision_values/prob_estimates：第三个返回值，一个矩阵包含决策的值或者概率估计。
% 对于n个预测样本、k类的问题，如果指定“-b 1”参数，则n x k的矩阵，每一行表示这个样本分别属于每一个类别的概率；如果没有指定“-b 1”参数，则为n x k*(k-1)/2的矩阵，每一行表示k(k-1)/2个二分类SVM的预测结果。
%训练参数的选择
% -s svm_type : set type of SVM (default 0)
% 0-- C-SVC(multi-class classification)%多分类问题
% 1-- nu-SVC(multi-class classification)%多分类问题
% 2-- one-class SVM
% 3-- epsilon-SVR(regression)%回归问题
% 4-- nu-SVR(regression)%回归问题
% %前3类为分类问题，后2类为回归问题
% -t kernel_type : set type of kernel f文章浏览阅读1k次。HTML5+CSS大作业——汽车专题网页设计(1页) dreamweaver作业静态HTML网页设计模板常见网页设计作业题材有 个人、 美食、 公司、 学校、 旅游、 电商、 宠物、 电器、 茶叶、 家居、 酒店、 舞蹈、 动漫、 明星、 服装、 体育、 化妆品、 物流、 环保、 书籍、 婚纱、 军事、 游戏、 节日、 戒烟、 电影、 摄影、 文化、 家乡、 鲜花、 礼品、 汽车、 其他 等网页设计题目, A+水平作业, 可满足大学生网页大作业网页设计需求, 喜欢的可以下载!获取更多源码PC电脑_汽车专题页
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