SVM 分类是如何工作的?

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【中文标题】SVM 分类是如何工作的?【英文标题】:How does SVM classify work? 【发布时间】:2011-09-06 04:54:47 【问题描述】:

我对 SVM 或任何这些分类技术完全陌生。现在我正在学习如何使用 SVM-multiclass 对数据进行分类,我很困惑:

我完全理解 svm-learn 如何通过创建超平面和东西以及寻找支持向量来处理训练数据。

我似乎不明白 svm-classify 是如何工作的,或者更确切地说,它的实际功能是什么? 从它的名字来看,svm-classify 应该“将类分配给未分类的点”,但它似乎只是给了我测试集上的“错误”和“平均损失”。

更清楚:

如果我用这个文件训练 svm:

class-label : data

然后我像这样通过测试文件:

    data1
    data2
    .
    .
    dataN

所以 svm_classify 应该将类输出到这些数据...

不应该吗?

【问题讨论】:

【参考方案1】:

看起来您使用的是svm-light,但不是libsvm。 训练数据后,您应该有一个模型文件。 然后按如下方式运行 svm_classify:

svm_classify [options] example_file model_file output_file

分类结果要写在output_file

【讨论】:

以上是关于SVM 分类是如何工作的?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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