libsvm工具箱31

Ⅰ 如何在Visual Studio2012里使用libsvm工具箱

第一部分：先把 VS 工程的框架建好

第二部分：工程里包含主函數的 cpp 文件要怎麼寫

第三部分：把 libsvm 工具箱移植到 MFC 中進行使用

第四部分：在本文代碼中能夠正確運行的數據格式

Ⅱ 如何在MATLAB中添加SVM函數工具箱

1. 打開matlab，點擊HOME中的"Set Path"選項。

   

Ⅲ 請問Matlab的libsvm工具箱如何進行多元回歸

這個問題其實非常地簡單。
1、在Matlab裡面先做這樣一小段處理：

data = [
0.5 2 12 26 2 0.0476890000000000
0.5 3 14 28 4 0.0792965000000000
0.5 4 16 30 6 0.106723000000000
0.5 5 18 32 8 0.112500000000000
1 2 14 30 8 0.487650000000000
1 3 12 32 6 0.0955300000000000
1 4 18 26 4 0.336150000000000
1 5 16 28 2 0.202830000000000
1.5 2 16 32 4 1.18260000000000
1.5 3 12 30 2 0.273390000000000
1.5 4 18 28 8 0.784670200000000
1.5 5 14 26 6 0.487695000000000
2 2 18 28 6 1.41230000000000
2 3 16 26 8 0.934150000000000
2 4 14 32 2 0.181100000000000
2 5 12 30 4 1.08280000000000
];

x = data(:,1:end-1);
y = data(:,end);
% 上述處理即是將最後一列作為輸出，前n-1列全部作為輸入

2. 將 x, y 分別作為輸入和輸出放入svmtrain函數中訓練
3. 再在svmpredict函數中輸入x即可得出各個x對應的預測值y
註：這里的原理其實十分簡單，在libsvm中其實也是將所有變數都默認為了向量（或矩陣），所以你只管輸入的數據結構即可。

Ⅳ libsvm工具箱和lssvm工具箱有什麼區別

1、這兩個意義完全不一樣，lssvm是最小二乘支持向量機，是一種演算法 libsvm是一個支持版向量機的工具集合，權一個庫；
2、LIBSVM是台灣大學林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等開發設計的一個簡單、易於使用和快速有效的SVM模式識別與回歸的軟體包，不但提供了編譯好的可在Windows系列系統的執行文件，還提供了源代碼，方便改進、修改以及在其它操作系統上應用；
3、而LSSVM是支持向量機演算法的一種改進版本——即最小二乘支持向量機（Least Squares Support Vector Machine）。

Ⅳ libsvm工具箱和lssvm工具箱有什麼區別

本質區別就是在最小化目標規劃函數時libsvm
使用的演算法
是SMO
（序列最小優化演算法）lssvm
使用的最小二乘演算法
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Ⅵ 新手求助，64位win7安裝libsvm工具箱問題

你的和我的情況一模一樣。

我折騰了兩天最後解決了。
因為matlab軟體是在win XP是弄得，後來回升級的win7最多答支持到vista，所以直接安裝不行。
我在裝的時候，可以安裝，但是打不開，後來發現，只要安裝完之後再matlab的快捷方式下點擊右鍵，在兼容性下面點擊window XP下就可以了。卸載的時候也不能卸，需要找到uninstall.exe這個文件，同樣在兼容性下面點擊window XP下就可以了。如果你連安裝都不能的話，那麼就就在install.exe中點擊右鍵，兼容性下面選擇window XP，然後確定，就一切OK了。

Ⅶ 如何在Visual Studio2012里使用libsvm工具箱

視圖--工具箱 在這里找到所有可用控制項。 Ctrl+Alt+X 打開工具箱的快捷鍵。 默認的，如果你選的是VC開發習慣的vs，那麼在右邊欄里找工具箱。如果是默認的開發環境一般是在左邊有工具箱。你可以點自動隱藏或固定住這個窗口。

Ⅷ Matlab除了matlab 還有其他更好用、智能提示的第三方的IDE嗎

【工具箱】
libsvm-3.1-[FarutoUltimate3.1Mcode]
其他名稱：libsvm-faruto版本，libsvm-faruto加強工具箱，libsvm-farutoUltimate版本
【更新說明】
libsvm-faruto版本好久都沒有更新了，近期我將代碼重新整理了一下，看到注釋中上次更新代碼的時間是2010.01.17，才發現libsvm-faruto版本已經一年多沒有添加進行更新，看著自己以前編寫的一行行代碼，心中不免想起過往那些逝去的歲月，想起過往的那些人，煽情的不多說，此次更新主要內容如下：
1.基於目前的最新的libsvm-3.1編寫。
2.對原來的部分代碼進行了重新優化。
3.添加ClassResult.m函數，方便給出各種分類准確率，以及給出判別函數的權值w、偏置b、支持向量在原始訓練集中的位置索引以及alpha系數。
給出這個函數的目的是方便大家，個人感覺這個函數會對相關朋友有很大幫助。
4.重新編寫說明文檔TutorialForFarutoUltimate3.1.pdf
由於libsvm回歸不支持多輸出，本來還想實現libsvm的多輸出（lssvm支持多輸出，但我詳細研究了一下lssvm也就是一維一維的進行回歸實現的多輸出，libsvm完全可以仿照這種形式實現多輸出），但後來又犯懶，因為實在沒有技術含量，就擱置了。如果實現有朋友需要就在後期的版本更新中添加吧。另外給大家做個預告，暑假期間我會製作一系列的關於libsvm工具箱和lssvm工具箱的視頻，完全免費下載。之前在我的那個專輯期刊中做過預告，這里權當造勢啦。O(∩_∩)O