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：工程里包含主函数的 cpp 文件要怎么写

第三部分：把 libsvm 工具箱移植到 MFC 中进行使用

第四部分：在本文代码中能够正确运行的数据格式

Ⅱ 如何在MATLAB中添加SVM函数工具箱

1. 打开matlab，点击HOME中的"Set Path"选项。

   

Ⅲ 请问Matlab的libsvm工具箱如何进行多元回归

这个问题其实非常地简单。
1、在Matlab里面先做这样一小段处理：

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);
% 上述处理即是将最后一列作为输出，前n-1列全部作为输入

2. 将 x, y 分别作为输入和输出放入svmtrain函数中训练
3. 再在svmpredict函数中输入x即可得出各个x对应的预测值y
注：这里的原理其实十分简单，在libsvm中其实也是将所有变量都默认为了向量（或矩阵），所以你只管输入的数据结构即可。

Ⅳ libsvm工具箱和lssvm工具箱有什么区别

1、这两个意义完全不一样，lssvm是最小二乘支持向量机，是一种算法 libsvm是一个支持版向量机的工具集合，权一个库；
2、LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；
3、而LSSVM是支持向量机算法的一种改进版本——即最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine）。

Ⅳ libsvm工具箱和lssvm工具箱有什么区别

本质区别就是在最小化目标规划函数时libsvm
使用的算法
是SMO
（序列最小优化算法）lssvm
使用的最小二乘算法
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Ⅵ 新手求助，64位win7安装libsvm工具箱问题

你的和我的情况一模一样。

我折腾了两天最后解决了。
因为matlab软件是在win XP是弄得，后来回升级的win7最多答支持到vista，所以直接安装不行。
我在装的时候，可以安装，但是打不开，后来发现，只要安装完之后再matlab的快捷方式下点击右键，在兼容性下面点击window XP下就可以了。卸载的时候也不能卸，需要找到uninstall.exe这个文件，同样在兼容性下面点击window XP下就可以了。如果你连安装都不能的话，那么就就在install.exe中点击右键，兼容性下面选择window XP，然后确定，就一切OK了。

Ⅶ 如何在Visual Studio2012里使用libsvm工具箱

视图--工具箱 在这里找到所有可用控件。 Ctrl+Alt+X 打开工具箱的快捷键。 默认的，如果你选的是VC开发习惯的vs，那么在右边栏里找工具箱。如果是默认的开发环境一般是在左边有工具箱。你可以点自动隐藏或固定住这个窗口。

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

【工具箱】
libsvm-3.1-[FarutoUltimate3.1Mcode]
其他名称：libsvm-faruto版本，libsvm-faruto加强工具箱，libsvm-farutoUltimate版本
【更新说明】
libsvm-faruto版本好久都没有更新了，近期我将代码重新整理了一下，看到注释中上次更新代码的时间是2010.01.17，才发现libsvm-faruto版本已经一年多没有添加进行更新，看着自己以前编写的一行行代码，心中不免想起过往那些逝去的岁月，想起过往的那些人，煽情的不多说，此次更新主要内容如下：
1.基于目前的最新的libsvm-3.1编写。
2.对原来的部分代码进行了重新优化。
3.添加ClassResult.m函数，方便给出各种分类准确率，以及给出判别函数的权值w、偏置b、支持向量在原始训练集中的位置索引以及alpha系数。
给出这个函数的目的是方便大家，个人感觉这个函数会对相关朋友有很大帮助。
4.重新编写说明文档TutorialForFarutoUltimate3.1.pdf
由于libsvm回归不支持多输出，本来还想实现libsvm的多输出（lssvm支持多输出，但我详细研究了一下lssvm也就是一维一维的进行回归实现的多输出，libsvm完全可以仿照这种形式实现多输出），但后来又犯懒，因为实在没有技术含量，就搁置了。如果实现有朋友需要就在后期的版本更新中添加吧。另外给大家做个预告，暑假期间我会制作一系列的关于libsvm工具箱和lssvm工具箱的视频，完全免费下载。之前在我的那个专辑期刊中做过预告，这里权当造势啦。O(∩_∩)O