นี่คือคำสั่ง svm-train ที่สามารถเรียกใช้ในผู้ให้บริการโฮสติ้งฟรีของ OnWorks โดยใช้หนึ่งในเวิร์กสเตชันออนไลน์ฟรีของเรา เช่น Ubuntu Online, Fedora Online, โปรแกรมจำลองออนไลน์ของ Windows หรือโปรแกรมจำลองออนไลน์ของ MAC OS
โครงการ:
ชื่อ
svm-train - ฝึกอินสแตนซ์ SVM หนึ่งรายการขึ้นไปบนชุดข้อมูลที่กำหนดเพื่อสร้างไฟล์โมเดล
เรื่องย่อ
svm-รถไฟ [-NS svm_type ] [ -t เคอร์เนล_ประเภท ] [ -d ระดับ ] [ -g แกมมา ] [ -r ค่า coef0 ] [ -c
ราคา ] [ -n nu ] [ -p พยัญชนะตัวที่ 5 ของกรีก ] [ -m ขนาดแคช ] [ -e พยัญชนะตัวที่ 5 ของกรีก ] [ -h การหดตัว ] [ -b
ความน่าจะเป็น_ประมาณการ ] ] [ -วิ น้ำหนัก ] [ -v n ] [ -q ]
training_set_file [ model_file ]
DESCRIPTION
svm-รถไฟ ฝึก Support Vector Machine เพื่อเรียนรู้ข้อมูลที่ระบุใน
training_set_file
และผลิต model_file
เพื่อบันทึกผลลัพธ์ของการเพิ่มประสิทธิภาพการเรียนรู้ รุ่นนี้สามารถใช้ในภายหลังกับ
svm_predict(1) หรือซอฟต์แวร์อื่นๆ ที่เปิดใช้งาน LIBSVM
OPTIONS
-s svm_type
svm_type มีค่าเริ่มต้นเป็น 0 และสามารถเป็นค่าใดก็ได้ระหว่าง 0 ถึง 4 ดังนี้:
0 -- ซี-เอสวีซี
1 -- nu-SVC
2 -- ชั้นเดียว เอส.วี.เอ็ม
3 -- เอปไซลอน-SVR
4 -- nu-SVR
-t kernel_type
kernel_type มีค่าเริ่มต้นเป็น 2 (เคอร์เนล Radial Basis Function (RBF)) และสามารถเป็นค่าใดก็ได้
ระหว่าง 0 ถึง 4 ดังนี้:
0 -- เชิงเส้น: ยูวี
1 -- พหุนาม: (แกมม่า*uv + coef0)^องศา
2 -- เป็นแฉก รากฐาน ฟังก์ชั่น: exp(-gamma*|uv|^2)
3 -- ซิกมอยด์: แทน (แกมมา*ยูวี + ค่า coef0)
4 -- คำนวณล่วงหน้า เมล็ด (เคอร์เนล ค่า in การฝึกอบรม_set_file) --
-d องศา
ตั้งค่า ระดับ ของฟังก์ชันเคอร์เนล ค่าเริ่มต้นเป็น 3
-g แกมมา
ปรับ แกมมา ในฟังก์ชันเคอร์เนล (ค่าเริ่มต้น 1/k)
-r coef0
ตั้งค่า ค่า coef0 (ชดเชยคงที่) ในฟังก์ชันเคอร์เนล (ค่าเริ่มต้น 0)
-c ราคา
ตั้งค่าพารามิเตอร์ C ( ราคา ) ของ C-SVC, epsilon-SVR และ nu-SVR (ค่าเริ่มต้น 1)
-n nu ตั้งค่าพารามิเตอร์ nu ของ nu-SVC, SVM หนึ่งคลาส และ nu-SVR (ค่าเริ่มต้น 0.5)
-p เอปซิลอน
ตั้ง พยัญชนะตัวที่ 5 ของกรีก ในฟังก์ชันการสูญเสียของ epsilon-SVR (ค่าเริ่มต้น 0.1)
-m ขนาดแคช
ตั้งค่าขนาดหน่วยความจำแคชเป็น ขนาดแคช เป็น MB (ค่าเริ่มต้น 100)
-e เอปซิลอน
ตั้งค่าเกณฑ์ความคลาดเคลื่อนของเกณฑ์การเลิกจ้างเป็น พยัญชนะตัวที่ 5 ของกรีก (ค่าเริ่มต้น 0.001)
-h หดตัว
ไม่ว่าจะใช้ การหดตัว
ฮิวริสติก 0 หรือ 1 (ค่าเริ่มต้น 1)
-b ค่าประมาณความน่าจะเป็น
ความน่าจะเป็น_ประมาณการ เป็นค่าเลขฐานสองที่ระบุว่าจะคำนวณความน่าจะเป็นหรือไม่
ประมาณการเมื่อฝึกโมเดล SVC หรือ SVR ค่าคือ 0 หรือ 1 และค่าเริ่มต้นเป็น0
เพื่อความรวดเร็ว
-wi น้ำหนัก
ตั้งค่าพารามิเตอร์ C (ต้นทุน) ของคลาส i ต่อน้ำหนัก*C สำหรับ C-SVC (ค่าเริ่มต้น 1)
-vn Set n สำหรับ n โหมดการตรวจสอบข้ามพับ
-q โหมดเงียบ; ระงับข้อความไปยัง stdout
ใช้ svm-train ออนไลน์โดยใช้บริการ onworks.net
