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关于LIBSVM多分类问题算法的问题
woshizj267
2014-10-24 10:20:40
在一些地方看到LIBSVM进行多分类使用的是OneVOne算法,不知现在版本的LIBSVM是否有更新多分类的算法呢?
使用DAG不是可以消除OneVOne存在拒判等问题么?相当于OneVOne的升级,那么LIBSVM有采用DAG么?
另外小弟还想问问各位大神,LIBSVM和SVMLight在多分类上的优缺点。
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关于LIBSVM多分类问题算法的问题
在一些地方看到LIBSVM进行多分类使用的是OneVOne算法,不知现在版本的LIBSVM是否有更新多分类的算法呢? 使用DAG不是可以消除OneVOne存在拒判等问题么?相当于OneVOne的升级,那么LIBSVM有采用DAG么? 另外小弟还想问问各位大神,LIBSVM和SVMLight在多分类上的优缺点。
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LIBSVM
工具箱 &&
LIBSVM
-FarutoUitimate工具箱
附录
LIBSVM
工具箱下载地址 http:/ , www. csie. ntu.edu. tw/~ cjlin/bsvm 1 SVM
多分类
支持向量机 SVM
算法
最初是为二值分类
问题
设计的,当处理多类
问题
时,就需要构造合适的多类分类器。目前,构造SVM多类分类器的方法主要有两类,一类是直接法,直接在目标面数上进行修改,将多个分类面的参数求解合并到一个最优化
问题
中,通过求解该最优化
问题
“一次性” 实现多类分类。这种方法看似简单,但其计算复杂度比较高,实现起来比较困难,只适合用于小型
问题
中。另-类是间接法,主要
LIBSVM
与LIBLINEAR
LIBSVM
与LIBLINEAR(一) 在过去的十几年里,支持向量机(Support Vector Machines)应该算得上是机器学习领域影响力最大的
算法
了。而在SVM
算法
的各种实现工具中,由国立台湾大学林智仁老师开发的工具包
LIBSVM
,又无疑是影响力最大的。2011年
LIBSVM
的系统介绍论文“
LIBSVM
: a library for support vec
监督
算法
大比拼之BP、SVM、adaboost非线性
多分类
实验
写在之前:前些文章曾经细数过从决策树、贝叶斯
算法
等一些简单的
算法
到神经网络(BP)、支持向量机(SVM)、adaboost等一些较为复杂的机器学习
算法
(对其中感兴趣的朋友可以往前的博客看看),各种
算法
各有优缺点,基本上都能处理线性与非线性样本集,然通观这些
算法
来看,个人感觉对于数据(无论线性还是非线性)的分类上来说,里面比较好的当数BP、SVM、adaboost元
算法
这三种了,由于前面在介绍相应
算法
MATLAB自带的svm实现函数与
libsvm
差别小议(机器学习)
1 MATLAB自带的svm实现函数仅有的模型是C-SVC(C-support vector classification); 而
libsvm
工具箱有C-SVC(C-support vector classification),nu-SVC(nu-support vector classification),one-class SVM(distribution estimation),epsi
系统学习机器学习之SVM(三)--Liblinear,
LibSVM
使用整理,总结
1.
Libsvm
与Liblinear区别,简单源码剖析。 http://blog.csdn.net/zhzhl202/article/details/7438160 http://blog.csdn.net/zhzhl202/article/details/7438313
Libsvm
是一个整合了支持向量机(C-SVC, nu-SVC)、回归、分布估计(one-class SVM)的软件。并且...
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