Jest to polecenie svm-train, które można uruchomić u dostawcy bezpłatnego hostingu OnWorks przy użyciu jednej z naszych wielu darmowych stacji roboczych online, takich jak Ubuntu Online, Fedora Online, emulator online Windows lub emulator online MAC OS
PROGRAM:
IMIĘ
svm-train - trenuj jedną lub więcej instancji SVM na danym zbiorze danych, aby utworzyć plik modelu
STRESZCZENIE
svm-pociąg [-S typ_svm ] [ -t typ_jądra ] [ -d stopień ] [ -g gamma ] [ -r współczynnik 0 ] [ -c
koszt ] [ -n nu ] [ -p epsilon ] [ -m rozmiar pamięci podręcznej ] [ -e epsilon ] [ -h kurczący się ] [ -b
Szacunki_prawdopodobieństwa ] ] [ -wi waga ] [ -v n ] [ -q ]
plik_zestawu_szkoleniowego [ plik_modelu ]
OPIS
svm-pociąg trenuje maszynę wektorów nośnych, aby nauczyć się danych wskazanych w
plik_zestawu_szkoleniowego
i wyprodukuj plik_modelu
aby zapisać wyniki optymalizacji uczenia. Ten model może być później używany z
svm_predict(1) lub inne oprogramowanie obsługujące LIBSVM.
OPCJE
-s typ_svm
svm_type domyślnie ma wartość 0 i może być dowolną wartością z zakresu od 0 do 4 w następujący sposób:
0 -- C-SVC
1 -- nu-SVC
2 -- jedna klasa SVM
3 -- epsilon-SVR
4 -- nu-SVR
-t typ_jądra
kernel_type domyślnie 2 (jądro Radial Basis Function (RBF)) i może mieć dowolną wartość
od 0 do 4 w następujący sposób:
0 -- liniowy: uv
1 -- wielomian: (gamma*uv + coef0)^stopni
2 -- promieniowy podstawa funkcjonować: exp(-gamma*|uv|^2)
3 -- esicy: tanh(gamma*uv + współczynnik0)
4 -- wstępnie obliczone jądro (jądro wartości in plik_zestawu_szkoleniowego) --
-d stopień
Ustawia stopień funkcji jądra, domyślnie 3
-g gamma
Reguluje gamma w funkcji jądra (domyślnie 1/k)
-r współczynnik0
Ustawia współczynnik 0 (stałe przesunięcie) w funkcji jądra (domyślnie 0)
-c koszt
Ustawia parametr C ( koszt ) C-SVC, epsilon-SVR i nu-SVR (domyślnie 1)
-n nu Ustawia parametr nu nu-SVC, jednoklasowy SVM i nu-SVR (domyślnie 0.5)
-p epsilon
Ustaw epsilon w funkcji straty epsilon-SVR (domyślnie 0.1)
-m rozmiar pamięci podręcznej
Ustaw rozmiar pamięci podręcznej na rozmiar pamięci podręcznej w MB (domyślnie 100)
-e epsilon
Ustaw tolerancję kryterium zakończenia na epsilon (domyślnie 0.001)
-h kurczenie się
Czy używać kurczący się
heurystyka, 0 lub 1 (domyślnie 1)
-b oszacowania prawdopodobieństwa
Szacunki_prawdopodobieństwa jest wartością binarną wskazującą, czy obliczyć prawdopodobieństwo
oszacowania podczas uczenia modelu SVC lub SVR. Wartości to 0 lub 1, a domyślnie 0
dla prędkości.
-wi waga
Ustaw parametr C (koszt) klasy i do wagi*C, dla C-SVC (domyślnie 1)
-vn zestaw n dla n -tryb walidacji krzyżowej krotnie
-q tryb cichy; pomijać wiadomości na standardowe wyjście.
Korzystaj z svm-train online za pomocą usług onworks.net
