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本文目录一览：
- 1、matlab中用svm如何做多类别分类(r2013a)?
- 2、请问python中如何把svm分类输出转化为后验概率?想试试svm sigmoid,求...
- 3、如何用libsvm进行多标签分类
- 4、希望行家帮忙解释libsvm使用方法,寻找最优c和gamma。想用svm做高光谱图...
- 5、fisher算法怎么实现多个类样的分类,我怎么感觉fisher算法只能做两个类...
matlab中用svm如何做多类别分类(r2013a)?
1、你好！1 v 1 实现的多分类（一对一法（one-versus-one，简称1-v-1 svms）。）libsvm中的多类分类就是根据这个方法实现的。2 在工具箱里面可以找到 svmtrain 3 看视频。
2、首先双击桌面matlab图标，打开matlab软件。然后在打开的软件中，点击左上角新建m文件。然后输入如图所示的代码。最后点击运行程序，即可输出两幅图像像素点。
3、好像是吧？当多分类的时候还要改成1v1的，然后再去投票决定，挺麻烦的。但是大家一般用台湾大学林智仁的libsvm，而不用matlab自带的svm工具箱。libsvm工具包是可以进行多分类的，操作也很简单。
4、svm本身是一个二元分类器，你要进行多元分类，必须构造多分类算法，常见的是 一对一 和 一对多 算法。网上关于支持向量机的论文很多，常用的计算工具有基于 matlab 的 osu-svm 工具包 和 ls-svm 工具包，效果都还不错。
5、将所有均值和协方差矩阵中上三角矩阵元素拼凑在一起，最后每个声音即都能转换成1*m的矩阵，由于你所有声音在mfcc转换后b都是一样的，故而最后的1*m矩阵的m也会是一样的。然后你就可以使用svm了。。
6、这里要多说一些，如果你原本的数据集合的标签不是数值型的（比如a、b、c）那么你完全可以通过某种转换映射将不是数值型的标签转换成数值型的。
请问python中如何把svm分类输出转化为后验概率?想试试svm sigmoid,求...
线性分类器，在平面上对应直线；非线性分类器，在平面上对应曲线。硬间隔对应于线性可分数据集，可以将所有样本正确分类，也正因为如此，受噪声样本影响很大，不推荐。
（1）lr 与 svm 都是分类算法； （2）lr 与 svm 都是监督学习算法； （3）lr 与 svm 都是判别模型； （4）关于判别模型与生成模型的详细概念与理解，笔者会在下篇博文给出，这里不详述。
第一种交叉熵函数的形式为：下图举例说明：第二种交叉熵损失函数形式：这种形式主要是针对于二分类的情况，二分类模型最后通常会通过 sigmoid 函数输出一个概率值。这里只是将两种情况（标签为0和1的时候）整合在一起。
svm支持向量积 神经网络贝叶斯概率可以用来解决“逆概”问题，“正向概率”问题是指比如说，一个袋子中我们已知有2个白球，3个黑球，那么一次随机摸球活动，我们摸到黑球的概率是多少。
如何用libsvm进行多标签分类
1、实现的多分类（一对一法（one-versus-one，简称1-v-1 svms）。）libsvm中的多类分类就是根据这个方法实现的。2 在工具箱里面可以找到 svmtrain 3 看视频。
2、比如uci数据集中的yeast数据，它有14个类别，每个样本都包含多于一个的label，请教大家。
3、当然可以。就像二类那样操作就可以。一点区别都没有。只是多类与二类的原理需要自己琢磨，虽然本质上是一样的，但实现方法稍有不同。libsvm已经把多类问题解决了。
希望行家帮忙解释libsvm使用方法,寻找最优c和gamma。想用svm做高光谱图...
1、所谓的最优c和gamma是利用gridsearch来实现的，就是设置c的取值范围，gamma的取值范围，计算模型输出准确度最高的那个c和gamma的组合。
2、打开idle(pythongui)，输入importsyssys.version 如果你的python是32位，将出现如下字符：(default，apr102012，23：31：26)[mscv.150032bit(intel)]’这个时候libsvm的python接口设置将非常简单。
3、使用方法：只要将生成的四个文件copy到一个matlab运行目录下就行了。举个例子吧，以解压目录下的heart_scale数据为例好了。
4、你要确定你要做拟合还是分类，从问题中没大看出来，-s的参数选择至关重要，1，2为分类，3，4为拟合。
5、libsvm的数据格式如下：第一列代表标签，第二列是第一个特征值，第三列是第二个特征值。所以，先要把数据按规定格式整理好。然后开始训练。
fisher算法怎么实现多个类样的分类,我怎么感觉fisher算法只能做两个类...
建立模型的方式不同。fisher判别分析是一种基于统计学原理的线性分类方法，通过寻找最佳投影方向，将原始特征空间映射到一个新的低维度特征空间中，并在新的特征空间中寻找一个最优决策面来进行分类。
fisher判别方法的主要特点是先对数据进行投影然后再利用距离进行判别。
导入数据：首先需要导入需要分类的数据，数据需要是二维的。计算两个类别的均值向量：分别计算两个类别的所有样本点的均值向量。