A. 請教faruto老師關於libsvm工具箱預測時核函數的選擇問題
|^cmd = ['-c ',num2str(bestc),' -g ',num2str(bestg),' -s 3 -p 0.02 -t 1 '];里的抄-t 1就是選擇的多項式核襲函數。
-t 核函數類型：核函數設置類型(默認2)
0 -- 線性核函數: u'*v
1 -- 多項式核函數: (gamma*u'*v + coef0)^degree
2 -- RBF核函數: exp(-gamma*|u-v|^2)
3 -- sigmoid核函數: tanh(gamma*u'*v + coef0)
4 -- 預定義核函數（指定核矩陣）
B. libsvm中predict怎樣使其輸出的結果轉換為後驗概率
因為要用libsvm自帶的腳本grid.py和easy.py,需要去官網下載繪圖工具gnuplot,解壓到c盤.進入c:\libsvm\tools目錄下，用文專本編輯器（記事本，edit都可以屬）修改grid.py和easy.py兩個文件，找到其中關於gnuplot路徑的那項，根據實際路徑進行修改，並保存
python與libsvm的連接（參考SVM學習筆記（2）LIBSVM在python下的使用）
1.打開IDLE(pythonGUI)，輸入>>>importsys>>>sys.version
2.如果你的python是32位，將出現如下字元：
(default,Apr102012,23:31:26)[MSCv.150032bit(Intel)]』
這個時候LIBSVM的python介面設置將非常簡單。在libsvm-3.16文件夾下的windows文件夾中找到動態鏈接庫libsvm.dll，將其添加到系統目錄，如`C:\WINDOWS\system32\』，即可在python中使用libsvm
C. 請問python中如何把SVM分類輸出轉化為後驗概率想試試SVM+sigmoid，求代碼
因為要用libsvm自帶的腳本grid.py和easy.py,需要去官網下載繪圖工具gnuplot,解壓到c盤.進入c:\libsvm\tools目錄下，回用文本編輯器（記答事本，edit都可以）修改grid.py和easy.py兩個文件，找到其中關於gnuplot路徑的那項，根據實際路徑進行修改，並保存
python與libsvm的連接（參考SVM學習筆記（2）LIBSVM在python下的使用）
1.打開IDLE(pythonGUI)，輸入>>>importsys>>>sys.version
2.如果你的python是32位，將出現如下字元：
(default,Apr102012,23:31:26)[MSCv.150032bit(Intel)]』
這個時候LIBSVM的python介面設置將非常簡單。在libsvm-3.16文件夾下的windows文件夾中找到動態鏈接庫libsvm.dll，將其添加到系統目錄，如`C:\WINDOWS\system32\』，即可在python中使用libsvm
D. 我安裝了libsvm工具箱，可是沒有svmpredict函數，求助，急，謝謝各位大俠
問下，這個svmpredict工具箱是用於預測的嗎？如果是的話那我將來也要用到的。。
E. libsvm工具箱和lssvm工具箱有什麼區別
1、這兩個意義完全不一樣，lssvm是最小二乘支持向量機，是一種演算法 libsvm是一個支持版向量機的工具集合，權一個庫；
2、LIBSVM是台灣大學林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等開發設計的一個簡單、易於使用和快速有效的SVM模式識別與回歸的軟體包，不但提供了編譯好的可在Windows系列系統的執行文件，還提供了源代碼，方便改進、修改以及在其它操作系統上應用；
3、而LSSVM是支持向量機演算法的一種改進版本——即最小二乘支持向量機（Least Squares Support Vector Machine）。
F. 在使用libsvm工具箱做分類時，函數svmtrain中的參數』-b 1『是什麼意思
看到沒有答案，特來為後來人鋪路。
-b參數用於輸出概率估計模型，其附帶的概率估計輸內出在分類問題上可用容於畫ROC曲線
需要注意，'-b 0' 用於SVC也就是分類問題
'-b 1'用於SVR也就是回歸問題
這里概率模型的准確率比直接輸出類別的模型的准確率存在差別的原因是因為參數錯了。
G. libsvm工具箱中的svmtrain函數最多可處理多少個數據
1. 1 v 1 實現的多分類（一對一法（one-versus-one,簡稱1-v-1 SVMs）。） Libsvm中的多類分類就是根版據這個方法實現的。 2 在工具箱裡面可以找權到 svmtrain 3 看視頻。裡面有講解怎麼弄成matlab格式的數據~
H. matlab使用libsvm工具箱回歸預測不準確，怎麼解決
得看你數據特徵是什麼 以及你svm用的參數是什麼
svm調參是一門學問，現在都不流行這個了
還有得看你數據是不是時間周期類型， 時間類型用普通的回歸做效果也不會很好
I. 怎麼安裝libsvm工具箱
你的和我的抄情況一模一樣。
我折騰了兩天最後解決了。
因為matlab軟體是在win XP是弄得，後來升級的win7最多支持到vista，所以直接安裝不行。
我在裝的時候，可以安裝，但是打不開，後來發現，只要安裝完之後再matlab的快捷方式下點擊右鍵，在兼容性下面點擊window XP下就可以了。卸載的時候也不能卸，需要找到uninstall.exe這個文件，同樣在兼容性下面點擊window XP下就可以了。如果你連安裝都不能的話，那麼就就在install.exe中點擊右鍵，兼容性下面選擇window XP，然後確定，就一切OK了。
J. matlab r2014a怎樣安裝libsvm工具箱
1.設置路徑：用Add with Subfolders添加目錄（將工具箱所在文件夾的子目錄也添加到MATLAB工作搜索目錄）
2.選擇編回譯器答：mex -setup（mex後面有空格）
3.編譯：make（要把MATLAB當前目錄調整到libsvm工具箱所在文件夾）雙擊make.m文件
PS：運行help train得到的是MATLAB自帶的svmtrain函數的幫助文件
運行help svmpredict會有報錯：svmpredict not found
工具箱中的README穩健可以算是幫助文件
table鍵對函數進行補全！