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最小二乘支持向量机LS-SVMlab工具箱

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发表于 2017-8-30 22:36:04 | 显示全部楼层 |阅读模式
最小二乘支持向量机LS-SVMlab工具箱:http://www.esat.kuleuven.be/sista/lssvmlab/
  1. % >> [alpha, b] = trainlssvm({X,Y,type,gam,sig2})
  2. % >> [alpha, b] = trainlssvm({X,Y,type,gam,sig2,kernel})
  3. % >> [alpha, b] = trainlssvm({X,Y,type,gam,sig2,kernel,preprocess})
  4. %
  5. %       Outputs
  6. %         alpha         : N x m matrix with support values of the LS-SVM
  7. %         b             : 1 x m vector with bias term(s) of the LS-SVM
  8. %       Inputs
  9. %         X             : N x d matrix with the inputs of the training data
  10. %         Y             : N x 1 vector with the outputs of the training data
  11. %         type          : 'function estimation' ('f') or 'classifier' ('c')
  12. %         gam           : Regularization parameter正则化参数
  13. %         sig2          : Kernel parameter (bandwidth in the case of the 'RBF_kernel')基宽因子
  14. %         kernel(*)     : Kernel type (by default 'RBF_kernel')
  15. %         preprocess(*) : 'preprocess'(*) or 'original'
复制代码


支持向量机SVM工具箱:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/
  1. % Usage: model = svmtrain(training_label_vector, training_instance_matrix, 'libsvm_options');
  2. % libsvm_options:
  3. % -s svm_type : set type of SVM (default 0)
  4. %         0 -- C-SVC                (multi-class classification)
  5. %         1 -- nu-SVC                (multi-class classification)
  6. %         2 -- one-class SVM
  7. %         3 -- epsilon-SVR        (regression)
  8. %         4 -- nu-SVR                (regression)
  9. % -t kernel_type : set type of kernel function (default 2)
  10. %         0 -- linear: u'*v
  11. %         1 -- polynomial: (gamma*u'*v + coef0)^degree
  12. %         2 -- radial basis function: exp(-gamma*|u-v|^2)
  13. %         3 -- sigmoid: tanh(gamma*u'*v + coef0)
  14. %         4 -- precomputed kernel (kernel values in training_instance_matrix)
  15. % -d degree : set degree in kernel function (default 3)
  16. % -g gamma : set gamma in kernel function (default 1/num_features)
  17. % -r coef0 : set coef0 in kernel function (default 0)
  18. % -c cost : set the parameter C of C-SVC, epsilon-SVR, and nu-SVR (default 1)
  19. % -n nu : set the parameter nu of nu-SVC, one-class SVM, and nu-SVR (default 0.5)
  20. % -p epsilon : set the epsilon in loss function of epsilon-SVR (default 0.1)
  21. % -m cachesize : set cache memory size in MB (default 100)
  22. % -e epsilon : set tolerance of termination criterion (default 0.001)
  23. % -h shrinking : whether to use the shrinking heuristics, 0 or 1 (default 1)
  24. % -b probability_estimates : whether to train a SVC or SVR model for probability estimates, 0 or 1 (default 0)
  25. % -wi weight : set the parameter C of class i to weight*C, for C-SVC (default 1)
  26. % -v n : n-fold cross validation mode
  27. % -q : quiet mode (no outputs)
复制代码


百度网盘分享:http://pan.baidu.com/s/1boT5B4N

可参考文章:http://www.doc88.com/p-959212556942.html


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群智能算法链接http://halcom.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=73
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