1樓：一騎當後
只有線性可分的2維情況，才能畫出視覺化圖。
高維無法視覺化。
線性不可分的，由於已經對映到高維空間，而且是採用核函式，本身的對映函式不可知，所以在原空間中無法畫出最優分類超平面。
但通過核函式對映後在 高維空間中的分類超平面的方程可知。
求在matlab下編譯好（可以直接使用）的libsvm工具箱
2樓：狼牙
以下兩種方法，我已經親測可用。
方法1：可以在其他朋友的電腦上進行編譯，編譯完後直接把複製到你自己的程式中即可執行。這種方法的弊端是不同的演算法程式中均需要複製一次。
方法2：把編譯完後的這幾個檔案新增到f:\matlab 2015a anzhuang\toolbox\下，即可。
3樓：網友
你電腦沒有c編譯器的話別人編譯好的你也用不了~
matlab中使用libsvm如何實現引數尋優
4樓：天雲一號
可以利用libsvm工具箱中自帶的k折交叉驗證方法進行引數的尋優。
k折交叉驗證的基本思想如下：
k個子集，每個子集均做一次測試集，其餘的作為訓練集。交叉驗證重複k次，每次選擇乙個子集作為測試集，並將k次的平均交叉驗證識別正確率作為結果。
libsvm工具箱中交叉驗證的使用方法如下：
predict = trian(data_label, data_train, cmd);
train_label表示訓練輸出樣本資料；
data_train表示訓練輸入樣本資料；
cmd就是訓練引數的設定，如設定為cmd='-v 5'就表示進行5折交叉驗證（該設定中省略了其他引數的設定，即儲存預設設定）。
5樓：網友
我有尋優的工具箱函式，說郵箱我發給你。
在使用libsvm工具箱做分類時，函式svmtrain中的引數』-b 1『是什麼意思？
6樓：龍埼
看到沒有答案，特來為後來人鋪路。
b引數用於輸出。
概率估計版模型，其附帶的概率估計輸出在分類問題上可權用於畫roc曲線需要注意，'-b 0' 用於svc也就是分類問題'-b 1'用於svr也就是迴歸問題。
這裡概率模型的準確率比直接輸出類別的模型的準確率存在差別的原因是因為引數錯了。
matlab中用svm如何做多類別分類(r2013a)？
7樓：南冥未央
自帶的只能兩類分類。多類襲慧分類是基於兩類svm採用「一對一」、「一對多」方法進行分類，你可以去**乙個libsvm工具箱安裝在你的matlab裡，這是臺灣林智仁教授開發的svm工具箱（影響力非常大的陵禪弊工具箱），他採用的尺族是一對一法進行多類分類！
8樓：
1. 1 v 1 實現的多分類（一對一法（one-versus-one,簡稱1-v-1 svms）。）
libsvm中的多類分類就是培槐根據這個方法實現的。
如何在matlab中新增svm函式工具箱
9樓：網友
1 首先，matlab自帶svm工具箱。
2 如果你用其他的工具箱比如臺灣林智仁老師的svm工具包，只需要回在你執行時將目錄。
答選擇在svm工具箱就行，matlab會優先執行當前目錄的函式。當然你可以在file-add path下加上這個目錄。
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在matlab中switch怎麼用
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