Este es el comando svm-train que se puede ejecutar en el proveedor de alojamiento gratuito de OnWorks utilizando una de nuestras múltiples estaciones de trabajo en línea gratuitas, como Ubuntu Online, Fedora Online, emulador en línea de Windows o emulador en línea de MAC OS.
PROGRAMA:
NOMBRE
svm-train: entrena una o más instancias de SVM en un conjunto de datos dado para producir un archivo de modelo
SINOPSIS
svm-tren [-s tipo_svm ] [ -t tipo_núcleo ] [ -d la licenciatura ] [ -g gama ] [ -r coef0 ] [ -c
cost ] [ -n nu ] [ -p epsilon ] [ -m tamaño del caché ] [ -e epsilon ] [ -h contracción ] [ -b
estimaciones_probabilidades ] ] [ -Wisconsin peso ] [ -v n ] [ -q ]
archivo_conjunto_entrenamiento [ archivo_modelo ]
DESCRIPCIÓN
svm-tren entrena una máquina de vectores de soporte para aprender los datos indicados en el
archivo_conjunto_entrenamiento
y producir una archivo_modelo
para guardar los resultados de la optimización del aprendizaje. Este modelo se puede utilizar más tarde con
svm_predecir(1) u otro software habilitado para LIBSVM.
OPCIONES
-s tipo_svm
svm_type tiene el valor predeterminado 0 y puede tener cualquier valor entre 0 y 4 de la siguiente manera:
0 -- C-VCS
1 -- nu-SVC
2 -- una clase SVM
3 -- épsilon-SVR
4 -- nu-RVS
-t tipo_kernel
kernel_type por defecto es 2 (kernel de función de base radial (RBF)) y puede ser cualquier valor
entre 0 y 4 de la siguiente manera:
0 -- lineal: uv
1 -- polinomio: (gamma * uv + coef0) ^ grado
2 -- radialmente base función: exp (-gamma * | uv | ^ 2)
3 -- sigmoideo: tanh (gamma * uv + coef0)
4 -- precalculado núcleo (núcleo valores in archivo_conjunto_entrenamiento) --
-d grado
Establece el la licenciatura de la función del kernel, por defecto a 3
-g gama
Ajusta el gama en la función del kernel (por defecto 1 / k)
-r coef0
Establece el coef0 (desplazamiento constante) en la función del kernel (por defecto 0)
-c costo
Establece el parámetro C ( cost ) de C-SVC, epsilon-SVR y nu-SVR (predeterminado 1)
-n nu Establece el parámetro nu de nu-SVC, SVM de una clase y nu-SVR (por defecto 0.5)
-p épsilon
Configure el epsilon en la función de pérdida de epsilon-SVR (por defecto 0.1)
-m tamaño de caché
Establezca el tamaño de la memoria caché en tamaño del caché en MB (predeterminado 100)
-e épsilon
Establezca la tolerancia del criterio de terminación en epsilon (predeterminado 0.001)
-h encogiendo
Ya sea para usar el contracción
heurística, 0 o 1 (predeterminado 1)
-b estimaciones-de-probabilidad
estimaciones_probabilidades es un valor binario que indica si se debe calcular la probabilidad
estimaciones al entrenar el modelo SVC o SVR. Los valores son 0 o 1 y el valor predeterminado es 0
por velocidad.
-wi peso
Establecer el parámetro C (costo) de la clase i al peso * C, para C-SVC (predeterminado 1)
-vn Conjunto n para n -modo de validación cruzada
-q modo silencioso; suprimir mensajes a stdout.
Use svm-train en línea usando los servicios de onworks.net
