これは、Ubuntu Online、Fedora Online、Windowsオンラインエミュレーター、MACOSオンラインエミュレーターなどの複数の無料オンラインワークステーションのXNUMXつを使用してOnWorks無料ホスティングプロバイダーで実行できるコマンドlinclassifです。
プログラム：
NAME
linclassif-線形分類ルールによってラベルを予測します
SYNOPSIS
リンクラシフ [オプション] 例のファイル モデルファイル
DESCRIPTION
リンクラシフ 線形分類ルールによってラベルを予測するプログラムです。
例のファイル SVM ^ light形式のテスト例を含むファイルであり、 モデルファイル は
バイナリ（XNUMXクラス）ルールのいずれかを含むファイル f（x）= w '* x + w0 またはマルチクラスルール
f（x）= W '* x。 これらは生産されています svmocas（1）と msvmocas（1）、それぞれ。
OPTIONS
オプションの概要は以下に含まれています。
-h オプションの概要を表示します。
-v （0 | 1）
詳細レベルを設定します（デフォルト： 1)
-e 予測されたラベルと含まれているラベルから計算された分類エラーを印刷します
in 例のファイル.
-o アウトファイル
予測をファイルに保存します アウトファイル.
-t （0 | 1）
出力タイプ：
0 ...予測ラベル（デフォルト）
1 ...判別値
例
サンプルファイルからマルチクラスSVM分類器をトレーニングします fiply_trn.light、使用して svmocas(1)
正則化定数C = 10を使用して、詳細度をオフにし、モデルをに保存します。
svmocas.モデル:
svmocas -c 10 -b 1 -v 0 riply_trn.light svmocas.model
に格納されている分類器のテストエラーを計算します svmocas.モデル テスト例を使用する
from riply_tst.light 予測されたラベルをに保存します riply_tst.pred:
linclassif -e -o riply_tst.pred riply_tst.light svmocas.model
onworks.netサービスを使用してlinclassifをオンラインで使用する
