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<H2 class=diaryTitle>LIBSVM程序學習筆記之一</H2><B>關鍵詞</B>： <A
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href="http://tag.bokee.com/tag/»Ø¹é" target=_blank>回歸</A> <A
href="http://tag.bokee.com/tag/python" target=_blank>python</A>
<P>在用林智仁老師的LIBSVM-2.82做SVM回歸的過程中，深深得益于網上共享的學習筆記以及一些熱心網友的幫助（哪怕只是一句提醒），前面想著一定要寫個學習筆記。自己會用了之后，突然發現原來值得講出來的實在很少，甚至不想再寫什么。想到自己花大概兩個月才把一個程序跑明白，覺得還是因為其中有些讓自己頭疼的問題的，想必其他學習者未嘗不需要多花功夫琢磨這些，未免浪費時間（技術問題嘛），還是寫一個簡單的學習筆記，把自己覺得最要弄明白的難點記下來吧。<BR><BR>裝microsoft
Visualstudio 6.0（是裝python需要的，可能是需要c語言的環境吧）<BR>裝gnuplot
:gp400win32<BR>裝python<BR><BR>試運行程序中遇到的問題<BR><BR>讀PYTHON寫的GRID.PY程序<BR>問題1：程序的路徑指定問題
在程序的相關語句中指出調用的程序的路徑<BR>注意類似：<BR>D:\programm files\gnuplot.exe
這樣的路徑會報錯，因為程序在讀語句時在programm后面斷句，而不是把programm
files整體當作一個路徑<BR><BR>問題2：命令行運行PYTHON 以及輸入參數 <BR>E:\libsvm-2.82\tools>python
gridregcopy.py,首先進入到PYTHON程序的上一級路徑
然后用python接程序名稱以及參數<BR><BR>當時的問題是怎么也弄不明白PYTHON程序自帶的幾個操作窗口都不能進行程序的運行。呵呵，好像都只是腳本編輯器（反正我能用命令行運行就可以了——何況加一個"！"就可以在MATLAB中執行）。<BR>另外關于參數，讀原程序怎么也不懂，看了魏忠的學習筆記才明白的：<BR>OS.ARGV<BR>可以在命令行輸入，作為OS.ARGV列表的值。但是注意OS.ARGV[0]默認的就是所執行的程序本身,也就是除了輸入的N個參數，OS.ARGV列表實際上有N+1個值，其中輸入的第一個參數就是OS.ARGV[1]，也就是它的第二個參數。<BR><BR>問題3:參數選擇程序跑不動
<BR>提示:<BR>worker local quit<BR>暈了幾天后面終于明白不是程序有問題，是因為數據量太大，程序直接溢出的緣故：注意有一個參數-M
用來選擇緩存的大小。<BR><BR>subset這個程序仍然運行不了——不知道自己的數據和程序包里給出的例子有什么區別。不過我的s數據量小，這個不能用不礙事。<BR><BR>注意:<BR>testing
data/training data(不同文件)
需要一起scale。<BR>也就是要把測試集和訓練集在一個框架下進行歸一化處理，很容易想見的道理（可是容易忽略）。<BR><BR>n-fold cross
validation<BR>n 就是要拆成幾組，像 n=3 就會拆成三組，然后先拿1和2來train model 并predict 3 以得到正確率；
再來拿2和3 train 并predict 1，最后用1和3 train并predict 2。其它以此類推。一般數據選5-或10 fold cross
validation就可以。<BR>不過n越大，數據浪費的就越少（用于訓練集的信息就多），但是運算量增加，極端的就是n等于數據的個數（叫做LEAVE-ONE
OUT）。<BR><BR>回歸的參數選擇程序：paiup的筆記里面說GRID程序只能用于分類的參數選擇，不過還好林智仁老師開發了專門用于回歸的參數選擇程序。<BR><BR>GRID程序的原理很簡單：就是<BR>把要選擇的參數當作一個坐標格子上的點，選擇的過程就是遍歷空間（當然可以有一定的范圍）中的各個方向的參數組合的空間點。如果是兩個參數，就是在二維的平面中找到一個合適的點（這種離散的選擇參數的方法，應該只是找到一個比較好的收斂的參數吧）。<BR>至于GRID選擇參數，在我做的回歸里頭還是相當要緊的。選好了參數R2會是0.99，但是參數（C,g,p）參數稍微變動一下，可能使R2降低到0.2。而參數v，即用來做cross
validation的數據組數對參數的選擇影響并不太大——就是說v選為5和10并不會導致最后選到的參數大相徑庭。<BR><BR><BR><BR><BR><BR><BR><BR><BR><BR><BR><BR></P>
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】【2006年05月29日 星期一 21:15】【 <A
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<H4><A name=comment$(remark.remarkID)>- 評論人：zhoulanok</A>
<SPAN> 2007-01-03 09:11:49 <A> <IMG
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class=comment>mirrorlake,你好，我正在學習svm,在參數選擇的時候遇到一些問題，看到你的libsvm學習筆記，真的很高興。但是，還是有些問題不明白，急切地需要你的指點和幫助。看到我的留言請聯系我好嗎？不勝感激！msn:
zhoulanok@hotmail.com<BR></P></TD></TR>
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<H4><A name=comment$(remark.remarkID)>- 評論人：講個故事聽聽吧</A>
<SPAN> 2006-08-02 21:12:57 <A
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<P class=comment>不好意思，我不用的，怕病毒木馬：）給你發郵件，你告訴我具體什么問題吧。<BR></P></TD></TR>
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<H4><A name=comment$(remark.remarkID)>- 評論人：anonymous</A>
<SPAN> 2006-08-02 16:56:19 <A> <IMG
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class=comment>您好!看了您的文章，我深受啟發，但是還是有些問題不明白，可以加我嗎？想和你繼續討論下的應用。：305747424也可以給我發電子郵件。真誠的希望和你交流<BR></P></TD></TR></TBODY></TABLE></DIV>
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