【转载】此帖子主要讲解一下如何使用libsvm工具箱中的自定义核函数，即关于 -t 4 参数的使用。 其实这工作早就该做，好久之前就有朋友问，但人就犯懒，再加上忙，就没有腾出时间来整理。O(∩_∩)O。 这里一并帮大家理解一下，有问题可以一起讨论。 PS：[整理]Libsvm官方FAQ翻译 http://www.matlabsky.com/forum-v ... -fromuid-18677.html 言归正传： 使用libsvm工具箱时，可以指定使用工具箱自带的一些核函数（-t参数），主要有： -t kernel_type : set type of kernel function (default 2) 0 -- linear: u'*v ...

Kernel Functions Below is a list of some kernel functions available from the existing literature. As was the case with previous articles, every LaTeX notation for the formulas below are readily available from their alternate text html tag. I can not guarantee all of them are perfectly correct, thus use them at your own risk. Most of them have links to articles where they have been originally used or proposed. 1. Linear Kernel The Linear kernel is the simplest kernel fun...

论文中又提到了RBF，虽然是个简单的核函数，但是也再总结一下。关于SVM中的核函数的选择，比较简单和应用比较广的是RBF。 所谓径向基函数 (Radial Basis Function 简称 RBF), 就是某种沿径向对称的标量函数。 通常定义为空间中任一点x到某一中心xc之间欧氏距离的单调函数 , 可记作 k(||x-xc||), 其作用往往是局部的 , 即当x远离xc时函数取值很小。 最常用的径向基函数是高斯核函数 ,形式为 k(||x-xc||)=exp{- ||x-xc||^2/(2*σ)^2) } 其中xc为核函数中心,σ为函数的宽度参数 , 控制了函数的径向作用范围。 建议首选R...

SVM 以前都是在windows下面用32位的机器做些试验等等，最近实验室采购了新机器，4G的内存，正好Ubuntu10.04刚刚放出，也就装了一个64位的系统，可以充分的利用内存做些试验。 最近在做图像分类的一些东西，肯定svm是得用的，我用的是比较简单的libsvm，在matlab中用的，将libsvm的path，通过addpath加入到matlab的工作环境当中，我下载的是matlab接口的那个A simple MATLAB interface。在windows32位系统下面试验是没有问题的。但是放到linux下面去就出问题了，不能用。开始不知道为什么，因为还没习惯自己是在64...

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SVMLight_perf在执行2元分类任务时的速度超快，一般不需要什么参数设定   svm_perf_train [训练文件] [模型文件] 直接使用旧版的LibSvm工具（svmtrain.exe）训练2元分类任务速度超慢，需要5小时以上。而如果使用新版本LibSvm工具速度已经获得改进（大概需要近1小时），一般的命令是   svm-train -t 0 -m 800 [训练文件] [模型文件] 注意：与旧版本不一样，2元分类与多分类在新版本中已经统一到[-t 0]。不需要进行[-t 1]。 [-m]参数用于设定大容量内存以加快训练速度 新版本LibSvm对多分类任务速度也获得了改进，...