python中的libsvm文档

Question

有关于python中libsvm的好文档吗?有几个非平凡的示例来解释每个标志意味着什么，以及如何从端到端训练和测试数据？

(没有libsvm的正式文件。为libsvm提供的“正式文档”只是一篇关于支持向量机如何工作的论文，并不包含任何模块的使用说明。因此，请在这里链接到libsvm的任何有用的python文档/示例代码)

Answer 1

如果您已经下载了libSVM，您将在两个文件中找到一些“有用的”文档：

• 位于顶部目录中的./libsvm-3.xx/README文件，该文件涵盖C/C++ API以及有关二进制可执行文件svm-predict、svm-scale和svm-train的文档。
• ./libsvm-3.xx/python/README处理Python接口(svm和svmutil)，我认为这正是您要寻找的。然而，这个例子很天真，虽然是个好的开始。

让我建议您，如果您想在Python中使用libSVM，那么scikit-learn包在下面使用libSVM实现支持向量机，这要简单得多，文档化得多，让我们来控制libSVM的相同参数。

Answer 2

我想你可能走错路了。您似乎期望像ls一样使用LIBSVM :只需执行man ls获取参数并查看结果即可。SVMs比这更复杂。

LIBSVM的作者发表了一份文件(不是一篇科学论文！)名称：支持向量分类实用指南.你需要阅读和理解作者在那里解释的所有内容。该指南的附录提供了关于许多数据集的多个示例，以及如何进行培训和如何搜索参数(所有这些都非常重要)。

LIBSVM发行版的python目录中有一个自述文件。如果您了解python，并且阅读了实用指南，那么您应该能够使用它。如果不是，您可能应该从命令行示例开始学习支持向量机，或者从一些简单的(不是SVMs!)开始。去学习蟒蛇。在阅读并理解了您应该能够阅读附录中的所有示例并从python调用它们之后。

一旦你尝试了这一点，你应该马上就能启动和运行。如果不是，这是一个很好的地方来问你遇到的问题的具体问题。