在c中实现SVM用于无库分类
发布时间：2020-12-16 07:10:27 所属栏目：百科 来源：网络整理
导读：我正在研究支持向量机几周.我理解如何将数据分类为两个类的理论概念.但我不清楚如何选择支持向量并生成分离线来使用C对新数据进行分类. 假设我有两个班级的两个训练数据集 绘制数据后,我得到了带矢量的以下特征空间,这里,分隔线也很清晰. 如何在没有库函数的
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我正在研究支持向量机几周.我理解如何将数据分类为两个类的理论概念.但我不清楚如何选择支持向量并生成分离线来使用C对新数据进行分类.
假设我有两个班级的两个训练数据集 绘制数据后,我得到了带矢量的以下特征空间,这里,分隔线也很清晰. 如何在没有库函数的情况下在C中实现它.它将帮助我清除我关于SVM的实现概念.我需要明确实现,因为我将在我的母语的意见挖掘中应用SVM. 解决方法
我会加入大多数人的建议并说你应该考虑使用图书馆. SVM算法非常棘手,如果由于实现中的错误而无法正常工作,则会添加噪声.甚至没有谈论在内存大小和时间上实现可扩展实现的难度.
那说,如果你想探索这个作为学习经验,那么SMO可能是你最好的选择.以下是您可以使用的一些资源： The Simpli?ed SMO Algorithm – Stanford material PDF Fast Training of Support Vector Machines – PDF The implementation of Support Vector Machines using the sequential minimal optimization algorithm – PDF 我发现的最实际的解释可能是Peter Harrington在“机器学习”一书中的第6章.代码本身在Python上,但您应该能够将其移植到C语言.我不认为这是最好的实现,但它可能足以了解正在发生的事情. 代码免费提供： https://github.com/pbharrin/machinelearninginaction/tree/master/Ch06 不幸的是,该章没有样本,但很多本地图书馆都倾向于提供这本书. （编辑：李大同） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |