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svmlibpython

發布時間:2023-12-02 15:32:07

Ⅰ 如何加速基於python的libsvm速度

if not is_win32: svmtrain_exe = "../svm-train" gnuplot_exe = "/usr/bin/gnuplot" else: gnuplot_exe = "/usr/bin/gnuplot"這一行少了一個TAB鍵。建設你把所有行前面的空格跟TAB刪除後重新打上空格或TAB鍵。

Ⅱ 如何利用python使用libsvm

  1. 把包解壓在C盤之中,如:C:libsvm-3.18;

  2. 用libsvm自帶的腳本grid.py和easy.py,需要去官網下載繪圖工具gnuplot,解壓到c盤;

  3. 進入c:libsvm ools目錄下,用文本編輯器(記事本,edit都可以)修改grid.py和easy.py兩個文件,找到其中關於gnuplot路徑的那項,根據實際路徑進行修改,並保存;


  4. Ⅲ python下使用libsvm能處理數據格式為復數(complex)的數據嗎

    毋庸置疑,LibSVM是台灣牛人為世界機器學習的卓越貢獻之一。一般都是基於Matlab的,其實LibSVM也可以用Python跑。
    第一步,確定本機Python的版本:

    32位的最易配置,哈哈,我的機器就是這么的古董。64位的童鞋請Google。

    第二步,到官網http://www.csie.ntu.e.tw/~cjlin/libsvm/,來下載LibSVM軟體包,我選擇的是zip包。

    第三步,將zip包解壓到一個特定位置,我放到了C:盤根目錄,當然也可以放到program files中。

    第四步,就可以測試一下LibSVM是否可用了,打開Python IDE,輸入以下代碼:

    能夠看到輸出,84%的分類准確性。

    第五步,使用我的個人數據
    libsvm的數據格式如下:

    第一列代表標簽,第二列是第一個特徵值,第三列是第二個特徵值。所以,先要把數據按規定格式整理好。然後開始訓練。
    import os
    import sys

    os.chdir('C:\libsvm-3.17\python')
    from svmutil import *

    y, x = svm_read_problem('../lkagain.txt')
    m = svm_train(y[:275], x[:275], '-c 5')

    y, x = svm_read_problem('../lk2.txt')
    p_label, p_acc, p_val = svm_predict(y[0:], x[0:], m)
    print p_label
    print p_acc
    print p_val

    第六步,Python介面
    在libsvm-3.16的python文件夾下主要包括了兩個文件svm.py和svmutil.py。
    svmutil.py介面主要包括了high-level的函數,這些函數的使用和LIBSVM的MATLAB介面大體類似
    svmutil中主要包含了以下幾個函數:
    svm_train() : train an SVM model
    svm_predict() : predict testing data
    svm_read_problem() : read the data from a LIBSVM-format file.
    svm_load_model() : load a LIBSVM model.
    svm_save_model() : save model to a file.
    evaluations() : evaluate prediction results.

    Ⅳ matlab 下用libsvm 數據導入之後,導致准確率很低。但是在python下運行准確率很高。謝謝!

    這個問題挺復雜的。 表面上看是libsvm導入出錯了。

    但是還有另外一個原因,就是數據的格式不太對。 解析出錯了。

    第三個原因就是python里計算的精度比較高。 而藉助了libsvm後數據的精度變低了。

    你說的准確率應該是演算法結果的准確率。 按理,數據導入時精度變低應該影響不大。

    所以很大可能是數據導入錯誤,或者是演算法錯誤。

    Ⅳ 如何利用python使用libsvm

    把包解壓在C盤之中,如:C:\libsvm-3.182.
    因為要用libsvm自帶的腳本grid.py和easy.py,需要去官網下載繪圖工具gnuplot,解壓到c盤.進入c:\libsvm\tools目錄下,用文本編輯器(記事本,edit都可以)修改grid.py和easy.py兩個文件,找到其中關於gnuplot路徑的那項,根據實際路徑進行修改,並保存
    python與libsvm的連接(參考SVM學習筆記(2)LIBSVM在python下的使用)

    1.打開IDLE(pythonGUI),輸入>>>importsys>>>sys.version
    2.如果你的python是32位,將出現如下字元:
    (default,Apr102012,23:31:26)[MSCv.150032bit(Intel)]』
    這個時候LIBSVM的python介面設置將非常簡單。在libsvm-3.16文件夾下的windows文件夾中找到動態鏈接庫libsvm.dll,將其添加到系統目錄,如`C:\WINDOWS\system32\』,即可在python中使用libsvm
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    3.執行一個小例子

    importos
    os.chdir('C:\libsvm-3.18\python')#請根據實際路徑修改
    fromsvmutilimport*
    y,x=svm_read_problem('../heart_scale')#讀取自帶數據
    m=svm_train(y[:200],x[:200],'-c4')
    p_label,p_acc,p_val=svm_predict(y[200:],x[200:],m)
    ##出現如下結果,應該是正確安裝了optimizationfinished,#iter=257nu=0.351161
    obj=-225.628984,rho=0.636110nSV=91,nBSV=49
    TotalnSV=91

    Accuracy=84.2857%(59/70)(classification)

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