1. 樣本集的整理：提取特征，以LIBSVM指定格式存儲。
2. 特征的標準化處理：特征的縮放Scaling，避免量綱的影響。
3. 選擇合適的核函數類型
4. 優選核函數的參數與C
采用：交叉驗證(或留一法)、grid-search
5. 基于優選的參數，利用訓練集，進行SVM模型的訓練
6. （預測）分類器的性能測試? ?? ?
7. 分類

摘自 人工智能論壇?jink2005版主

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Libsvm分类步骤的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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