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[人工智能] 请教OSU_SVM的两个问题

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发表于 2009-2-18 15:15 | 显示全部楼层 |阅读模式

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1、当用OSU_SVM做多类识别时,是用的多分类中的哪种算法。因为我看到有的文章中介绍有:一对多方法、一对一方法、有向无环图法、二叉树多类分类算法、纠错编码多类分类算法。
2、LS_SVM做多类识别时,RBF的参数优化选用交叉验证时,速度非常慢;当用OSU_SVM做多类识别时,选用RBF时,同样的数据识别速度非常快,不知道它的参数的优化用的什么方法?

刚开始学,请大家指教了。
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发表于 2009-3-4 10:30 | 显示全部楼层

回复 楼主 myfond 的帖子

请问你的第一个问题解决了吗?我也有同样的疑问:handshake
发表于 2009-3-20 14:12 | 显示全部楼层
第一个问题:分类的方法都有各自的优缺点和适应性,看你用哪个了,在网上可以下载到相关文献;
第二个问题: 最佳参数选择目前没有十分好的方法,在陆振波的工具箱 Regression_LS_SVMlab.m的第46至49行的代码是演示了交叉验证优化参数方法,可这种方法相当费时。实践中可以采用网格搜索的方法:如gam=0:0.2:1,sig2=0:0.2:1,那么gam与sig2的组合就有6x6=36种,对这36种组合训练支持向量机,然后选择正确识别率最大的一组参数作为最优的gam与sig2,如果结果均不理想,就需要重新考虑gam 与sig2的范围与采样间隔了。
新手建议多看工具箱的使用说明,尽管是英文的也要使劲看。其实遇到问题的时候,LS-SVMlab Toolbox User's Guide 是最好解决问题的老师。个人拙见,仅供参考~!
发表于 2009-11-14 02:12 | 显示全部楼层
在哪够可以找到OSU_SVM的说明?给个链接,OSU的英文全称是什么?
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