Support Vector Machine

最近学习下支持向量机怎么应用，有机个网页分享的经验比较重要，需要注意。这里面也有一些大坑需要避开。

1.官网

http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm

2.matlab安装libsvm常见问题

我用的Matlab2018b。这里注意，先配置编译器：mex -setup；若没有则安装“MinGW-w64 C/C++ Compiler ”， MEX configured to use ‘MinGW64 Compiler (C++)’ for C++ language compilation.
https://blog.csdn.net/cqujcy/article/details/122671525

3.检验是否安装成功：

[heart_scale_label, heart_scale_inst] = libsvmread(‘heart_scale’);
model = svmtrain(heart_scale_label, heart_scale_inst, ‘-c 1 -g 0.07’);
[predict_label, accuracy, dec_values] = svmpredict(heart_scale_label, heart_scale_inst, model); % test the training data

最后显示：

Accuracy = 86.6667% (234/270) (classification)

4.大坑——svmpredict返回值为空的解决办法

如果使用的是以前老的版本，比如2.几的svm，大部分是要求我们输入两个参数就可以

[predict_label_1,accuracy_1] = svmpredict(train_label,Train_matrix,model);

但是如果采用新版本，3.2以后的，返回值需要三个参数写全。

[predict_label_1,accuracy_1,dec_values1] = svmpredict(train_label,Train_matrix,model);

5.MATLAB自带的svm实现函数与libsvm差别小议

https://www.ilovematlab.cn/thread-85860-1-1.html