이것은 Ubuntu Online, Fedora Online, Windows 온라인 에뮬레이터 또는 MAC OS 온라인 에뮬레이터와 같은 여러 무료 온라인 워크스테이션 중 하나를 사용하여 OnWorks 무료 호스팅 제공업체에서 실행할 수 있는 svm-train 명령입니다.
프로그램:
이름
svm-train - 주어진 데이터 세트에 대해 하나 이상의 SVM 인스턴스를 훈련하여 모델 파일을 생성합니다.
개요
svm 기차 [-NS svm_type ] [ -t kernel_type ] [ -d 정도 ] [ -g 감마 ] [ -r coef0 ] [ -c
비용 ] [ -n nu ] [ -p 엡실론 ] [ -m 캐시 크기 ] [ -e 엡실론 ] [ -h 수축하는 ] [ -b
확률_추정 ] ] [ -wi 무게 ] [ -v n ] [ -q ]
training_set_file [ 모델_파일 ]
기술
svm 기차 지원 벡터 머신(Support Vector Machine)을 훈련하여 다음에 표시된 데이터를 학습합니다.
training_set_file
그리고 생산 모델_파일
학습 최적화 결과를 저장합니다. 이 모델은 나중에 다음과 같이 사용할 수 있습니다.
svm_예측(1) 또는 기타 LIBSVM 지원 소프트웨어.
옵션
-s svm_type
svm_type의 기본값은 0이며 다음과 같이 0에서 4 사이의 값이 될 수 있습니다.
0 -- C-SVC
1 -- nu-SVC
2 -- 일류 SVM.
3 -- 엡실론-SVR
4 -- nu-SVR
-t 커널_유형
kernel_type의 기본값은 2(RBF(Radial Basis Function) 커널)이며 임의의 값일 수 있습니다.
0에서 4 사이는 다음과 같습니다.
0 -- 선의: 자외선
1 -- 다항식: (감마*자외선 + 계수0)^정도
2 -- 방사상의 기초 기능: exp(-감마*|uv|^2)
3 -- 시그모이드: tanh(감마*uv + 계수0)
4 -- 미리 계산된 커널 (핵심 값 in training_set_file) --
-d 학위
설정 정도 커널 함수의 기본값은 3입니다.
-g 감마
조정 감마 커널 함수에서 (기본값 1/k)
-r coef0
설정 coef0 커널 함수의 (상수 오프셋)(기본값 0)
-c 비용
매개변수 C( 비용 ) C-SVC, epsilon-SVR 및 nu-SVR(기본값 1)
-n nu 매개변수를 설정합니다. nu nu-SVC, 원클래스 SVM, nu-SVR 중 (기본값 0.5)
-p 엡실론
설정 엡실론 Epsilon-SVR의 손실 함수에서(기본값 0.1)
-m 캐시 크기
캐시 메모리 크기를 다음으로 설정합니다. 캐시 크기 MB 단위(기본값 100)
-e 엡실론
종료 기준 허용오차를 다음으로 설정합니다. 엡실론 (기본값 0.001)
-h 축소
사용 여부 수축하는
경험적 방법, 0 또는 1(기본값 1)
-b 확률 추정
확률_추정 확률을 계산할지 여부를 나타내는 이진값입니다.
SVC 또는 SVR 모델을 훈련할 때의 추정치입니다. 값은 0 또는 1이고 기본값은 0입니다.
속도를 위해.
-위 무게
클래스의 매개변수 C(비용)를 설정합니다. i C-SVC의 경우 가중치*C로(기본값 1)
-vn 세트 n 을 통한 n -겹 교차 검증 모드
-q 자동 모드; stdout에 대한 메시지를 억제합니다.
onworks.net 서비스를 사용하여 온라인으로 svm-train을 사용하세요.
