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資源簡介

內含MATLAB版本的SVM程序、PYTHON版本的SVM程序，以及LIBSVM-3.20封裝svm的應用程序（可直接通過CMD調用），內含詳細代碼注釋以及軟件使用情況

資源截圖

代碼片段和文件信息 

import?libsvm.*;
import?java.io.*;
import?java.util.*;

class?svm_predict?{
	private?static?svm_print_interface?svm_print_null?=?new?svm_print_interface（）
	{
		public?void?print（String?s）?{}
	};

	private?static?svm_print_interface?svm_print_stdout?=?new?svm_print_interface（）
	{
		public?void?print（String?s）
		{
			System.out.print（s）;
		}
	};

	private?static?svm_print_interface?svm_print_string?=?svm_print_stdout;

	static?void?info（String?s）?
	{
		svm_print_string.print（s）;
	}

	private?static?double?atof（String?s）
	{
		return?Double.valueOf（s）.doubleValue（）;
	}

	private?static?int?atoi（String?s）
	{
		return?Integer.parseInt（s）;
	}

	private?static?void?predict（BufferedReader?input?DataOutputStream?output?svm_model?model?int?predict_probability）?throws?IOException
	{
		int?correct?=?0;
		int?total?=?0;
		double?error?=?0;
		double?sumv?=?0?sumy?=?0?sumvv?=?0?sumyy?=?0?sumvy?=?0;

		int?svm_type=svm.svm_get_svm_type（model）;
		int?nr_class=svm.svm_get_nr_class（model）;
		double[]?prob_estimates=null;

		if（predict_probability?==?1）
		{
			if（svm_type?==?svm_parameter.EPSILON_SVR?||
			???svm_type?==?svm_parameter.NU_SVR）
			{
				svm_predict.info（“Prob.?model?for?test?data:?target?value?=?predicted?value?+?z\nz:?Laplace?distribution?e^（-|z|/sigma）/（2sigma）sigma=“+svm.svm_get_svr_probability（model）+“\n“）;
			}
			else
			{
				int[]?labels=new?int[nr_class];
				svm.svm_get_labels（modellabels）;
				prob_estimates?=?new?double[nr_class];
				output.writeBytes（“labels“）;
				for（int?j=0;j					output.writeBytes（“?“+labels[j]）;
				output.writeBytes（“\n“）;
			}
		}
		while（true）
		{
			String?line?=?input.readLine（）;
			if（line?==?null）?break;

			StringTokenizer?st?=?new?StringTokenizer（line“?\t\n\r\f:“）;

			double?target?=?atof（st.nextToken（））;
			int?m?=?st.countTokens（）/2;
			svm_node[]?x?=?new?svm_node[m];
			for（int?j=0;j			{
				x[j]?=?new?svm_node（）;
				x[j].index?=?atoi（st.nextToken（））;
				x[j].value?=?atof（st.nextToken（））;
			}

			double?v;
			if?（predict_probability==1?&&?（svm_type==svm_parameter.C_SVC?||?svm_type==svm_parameter.NU_SVC））
			{
				v?=?svm.svm_predict_probability（modelxprob_estimates）;
				output.writeBytes（v+“?“）;
				for（int?j=0;j					output.writeBytes（prob_estimates[j]+“?“）;
				output.writeBytes（“\n“）;
			}
			else
			{
				v?=?svm.svm_predict（modelx）;
				output.writeBytes（v+“\n“）;
			}

			if（v?==?target）
				++correct;
			error?+=?（v-target）*（v-target）;
			sumv?+=?v;
			sumy?+=?target;
			sumvv?+=?v*v;
			sumyy?+=?target*target;
			sumvy?+=?v*target;
			++total;
		}
		if（svm_type?==?svm_parameter.EPSILON_SVR?||
		???svm_type?==?svm_parameter.NU_SVR）
		{
			svm_predict.info（“Mean?squared?error?=?“+error/total+“?（regression）\n“）;
			svm_predict.info（“Squared?correlation?coefficient?=?“+
				?（（total*sumvy-sumv*sumy）*（total*sumvy-sumv*sumy））/
				?（（total*sumvv-sumv*sumv）*（total*sumyy-sumy*sumy））+
				?“?（regression）\n“）;
		}
		else
			svm_predict.info（“Accuracy?=?“

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????目錄???????????0??2019-08-26?10:53??libsvm-3.20\
?????文件?????????206??2019-08-26?10:57??libsvm-3.20\README.txt
?????目錄???????????0??2019-08-26?10:49??libsvm-3.20\java\
?????文件?????????624??2014-11-15?06:51??libsvm-3.20\java\Makefile
?????目錄???????????0??2019-08-26?10:49??libsvm-3.20\java\libsvm\
?????文件???????63803??2014-11-15?06:52??libsvm-3.20\java\libsvm\svm.java
?????文件???????63095??2014-11-15?06:51??libsvm-3.20\java\libsvm\svm.m4
?????文件?????????868??2014-11-15?06:51??libsvm-3.20\java\libsvm\svm_model.java
?????文件?????????115??2014-11-15?06:51??libsvm-3.20\java\libsvm\svm_node.java
?????文件????????1288??2014-11-15?06:51??libsvm-3.20\java\libsvm\svm_parameter.java
?????文件??????????87??2014-11-15?06:51??libsvm-3.20\java\libsvm\svm_print_interface.java
?????文件?????????136??2014-11-15?06:51??libsvm-3.20\java\libsvm\svm_problem.java
?????文件???????51917??2014-11-15?06:52??libsvm-3.20\java\libsvm.jar
?????文件????????4950??2014-11-15?06:51??libsvm-3.20\java\svm_predict.java
?????文件????????8944??2014-11-15?06:51??libsvm-3.20\java\svm_scale.java
?????文件???????12269??2014-11-15?06:51??libsvm-3.20\java\svm_toy.java
?????文件????????8355??2014-11-15?06:51??libsvm-3.20\java\svm_train.java
?????文件??????????81??2014-11-15?06:51??libsvm-3.20\java\test_applet.html
?????目錄???????????0??2019-08-26?10:51??libsvm-3.20\matlab\
?????文件???????18134??2019-03-23?21:17??libsvm-3.20\matlab\MATLABOCTAVE?interface?of?LIBSVM.docx
?????文件????????1240??2014-11-15?06:51??libsvm-3.20\matlab\Makefile
?????文件????????9826??2014-11-15?06:51??libsvm-3.20\matlab\README
?????文件????????4063??2014-11-15?06:51??libsvm-3.20\matlab\libsvmread.c
?????文件????????2341??2014-11-15?06:51??libsvm-3.20\matlab\libsvmwrite.c
?????文件?????????777??2014-11-15?06:51??libsvm-3.20\matlab\make.m
?????文件????????8208??2014-11-15?06:51??libsvm-3.20\matlab\svm_model_matlab.c
?????文件?????????201??2014-11-15?06:51??libsvm-3.20\matlab\svm_model_matlab.h
?????文件????????9823??2014-11-15?06:51??libsvm-3.20\matlab\svmpredict.c
?????文件???????11821??2014-11-15?06:51??libsvm-3.20\matlab\svmtrain.c
?????目錄???????????0??2019-08-26?10:49??libsvm-3.20\python\
?????文件??????????32??2014-11-15?06:51??libsvm-3.20\python\Makefile
............此處省略42個文件信息

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