svmlight和libsvm比较

作者：诗雨妈咪201101102002 | 来源：互联网 | 2023-10-12 20:40

http:hi.baidu.comsuperdxfblogitemb169cc1686d38a4f21a4e9ee.html最近用了这两种software去测试打手机，

http://hi.baidu.com/superdxf/blog/item/b169cc1686d38a4f21a4e9ee.html
最近用了这两种software去测试打手机&＃xff0c;发觉svmlight速度比较快&＃xff0c;准确率还可以&＃xff0c;而且便于操作&＃xff0c;而libsvm在train的时候速度不够快&＃xff0c;而且操作起来挺麻烦&＃xff0c;更重要的是在c&＃43;&＃43;中测试单个图片的时候非常慢&＃xff0c;一张576*720的图片要费3秒左右的时间&＃xff0c;几乎是svmlight的三倍&＃xff01;这个无论如何优化都不可能提高太大&＃xff0c;虽然准确率还可以&＃xff0c;但是毕竟速度太慢&＃xff0c;用在trecvid上面根本不work&＃xff0c;还是将注意力转移到svmlight上面来&＃xff0c;用mask的方法去除一些区域&＃xff0c;然后选择更好的正样本&＃xff0c;加上PCA&＃xff0c;再对每个块进行大小scale的调整&＃xff0c;测试一下&＃xff0c;看看结果如何再说吧&＃xff01;

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4c98b96001000ald.html
今天做了七组实验&＃xff0c;数据集采取的是UCI的数据集&＃xff0c;a1a-a7a,SVMlight采用的是默认的参数设置&＃xff0c;其实本来开始使用RBF的呢&＃xff0c;效果很烂&＃xff0c;后来改为poly的也不行&＃xff0c;最后实在不行了&＃xff0c;偶然的用线性的做了一次&＃xff0c;结果效果最好&＃xff0c;说明其实很多时候数据线性可分可能性还是很大的。当然因为数据都是向量的形式提供的&＃xff0c;我们没有办法知道这些向量背后的意义是什么。LIBSVM用的也是线性的&＃xff0c;为了对比的需要我们同样采用的是最简单的形式&＃xff0c;是c-SVM的形式。没有采用启发式原则&＃xff0c;这点让笨笨有点疑惑&＃xff0c;因为从理论上来说如果采用启发式原则正确率会高一些&＃xff0c;但是实际却相反。针对这两种算法比较了它们呢的traing time和predicte time和accuracy&＃xff0c;可以看到libsvm和svmlight的accuracy是相当的&＃xff0c;但是时间就差很多了&＃xff0c;svmlight要比libsvm快了很多倍&＃xff0c;而且在predict时除了IO操作之外&＃xff0c;svmlight几乎没有使用cpu的时间&＃xff0c;再一次证明了svmlight的强大优势。其实本来对HeroSVM抱有很大的希望&＃xff0c;因为它比SVMlight还要快9-10左右&＃xff0c;这个相当好了&＃xff0c;但是不开源需要money&＃xff0c;近期又不对外了&＃xff0c;所以很是郁闷&＃xff0c;精力再一次转换到了SVMlight身上了。

http://www.newsmth.net/bbsanc.php?path&＃61;/groups/sci.faq/AI/SourceCodes/M.1202657568.T0
我做过一些测试&＃xff0c;二类问题SVMlight要比libsvm快很多。
svmlight是用c写的&＃xff0c;结构化程度不高&＃xff0c;读起来可能有点费力&＃xff1b;libsvm要清晰一点&＃xff1b;但是和svmtorch比起来感觉还是torch要好一些。

http://whalebox.blogspot.com/2008/03/libsvmsvm-light-zz.html
其中&＃xff0c;libsvm似乎是从svm-light基础上发展起来的。但是在解二次规划的方法上&＃xff0c;没有完全沿用svm-light的方法。我做了些简单的实验&＃xff0c;发现普遍来说&＃xff0c;svm-light比libsvm快&＃xff0c;而且效果好一些。不知道有没有大侠对他们有研究&＃xff0c;比较一些如何&＃xff1f;不过&＃xff0c;libsvm很容易使用&＃xff0c;很容易被集成在自己的cpp工程中&＃xff0c;svm-light似乎很麻烦吧&＃xff0c;呵呵。

各种SVM程序的比较&＃xff1a;
http://hi.baidu.com/oliveai/blog/item/50e6c5ceba62bb3fb600c8a1.html

推荐阅读

cpu
深入理解 JMeter 定时器

本文详细介绍了JMeter中定时器的功能和使用方法，探讨了其在性能测试中的重要性，并结合实际案例解释了如何合理配置定时器以模拟真实的用户行为。文章还涵盖了定时器的执行顺序及其与其他元件的相互作用。 ... [详细]

蜡笔小新 2024-12-20 13:46:54
filter
Java并发编程：LinkedBlockingQueue的实际应用

本文介绍了Java并发库中的阻塞队列（BlockingQueue）及其典型应用场景。通过具体实例，展示了如何利用LinkedBlockingQueue实现线程间高效、安全的数据传递，并结合线程池和原子类优化性能。 ... [详细]

蜡笔小新 2024-12-27 18:51:49
timestamp
深入解析JVM垃圾收集器

本文基于《深入理解Java虚拟机：JVM高级特性与最佳实践》第二版，详细探讨了JVM中不同类型的垃圾收集器及其工作原理。通过介绍各种垃圾收集器的特性和应用场景，帮助读者更好地理解和优化JVM内存管理。 ... [详细]

蜡笔小新 2024-12-28 13:35:19
timestamp
Docker的安全基准

nsitionalENhttp:www.w3.orgTRxhtml1DTDxhtml1-transitional.dtd ... [详细]

蜡笔小新 2024-12-28 13:00:24
byte
优化ListView性能

本文深入探讨了如何通过多种技术手段优化ListView的性能，包括视图复用、ViewHolder模式、分批加载数据、图片优化及内存管理等。这些方法能够显著提升应用的响应速度和用户体验。 ... [详细]

蜡笔小新 2024-12-28 10:36:30
version
编写有趣的VBScript恶作剧脚本

本文将介绍如何编写一些有趣的VBScript脚本，这些脚本可以在朋友之间进行无害的恶作剧。通过简单的代码示例，帮助您了解VBScript的基本语法和功能。 ... [详细]

蜡笔小新 2024-12-28 09:46:23
python
PyCharm下载与安装指南

本文详细介绍如何从官方渠道下载并安装PyCharm集成开发环境（IDE），涵盖Windows、macOS和Linux系统，同时提供详细的安装步骤及配置建议。 ... [详细]

蜡笔小新 2024-12-28 09:42:41
instance
新浪笔试题

1:有如下一段程序：packagea.b.c;publicclassTest{privatestaticinti0;publicintgetNext(){return ... [详细]

蜡笔小新 2024-12-27 19:32:17
js
PHP 5.2.5 安装与配置指南

本文详细介绍了 PHP 5.2.5 的安装和配置步骤，帮助开发者解决常见的环境配置问题，特别是上传图片时遇到的错误。通过本教程，您可以顺利搭建并优化 PHP 运行环境。 ... [详细]

蜡笔小新 2024-12-27 19:05:41
js
JQuery基础：省市联动与表单验证

本文介绍了如何使用JQuery实现省市二级联动和表单验证。首先，通过change事件监听用户选择的省份，并动态加载对应的城市列表。其次，详细讲解了使用Validation插件进行表单验证的方法，包括内置规则、自定义规则及实时验证功能。 ... [详细]

蜡笔小新 2024-12-27 17:10:48
bash
Linux 自动化安装脚本详解

本文介绍了一款用于自动化部署 Linux 服务的 Bash 脚本。该脚本不仅涵盖了基本的文件复制和目录创建，还处理了系统服务的配置和启动，确保在多种 Linux 发行版上都能顺利运行。 ... [详细]

蜡笔小新 2024-12-27 16:33:32
request
使用 Azure Service Principal 和 Microsoft Graph API 获取 AAD 用户列表

本文介绍了一段通用代码示例，该代码不仅能够操作 Azure Active Directory (AAD)，还可以通过 Azure Service Principal 的授权访问和管理 Azure 订阅资源。Azure 的架构可以分为两个层级：AAD 和 Subscription。 ... [详细]

蜡笔小新 2024-12-27 16:07:12
replace
Java面试题解析

本文详细介绍了Java编程语言中的核心概念和常见面试问题，包括集合类、数据结构、线程处理、Java虚拟机（JVM）、HTTP协议以及Git操作等方面的内容。通过深入分析每个主题，帮助读者更好地理解Java的关键特性和最佳实践。 ... [详细]

蜡笔小新 2024-12-27 13:55:14
replace
2023年全球运营商网络设备市场预计突破202亿美元

尽管某些细分市场如WAN优化表现不佳，但全球运营商路由器和交换机市场持续增长。根据最新研究，该市场预计在2023年达到202亿美元的规模。 ... [详细]

蜡笔小新 2024-12-27 12:44:44
random
利用决策树预测NBA比赛胜负的Python数据挖掘实践

本文通过使用2013-14赛季NBA赛程与结果数据集以及2013年NBA排名数据，结合《Python数据挖掘入门与实践》一书中的方法，展示如何应用决策树算法进行比赛胜负预测。我们将详细讲解数据预处理、特征工程及模型评估等关键步骤。 ... [详细]

蜡笔小新 2024-12-23 09:07:40

诗雨妈咪201101102002

这个家伙很懒，什么也没留下！

Tags | 热门标签

RankList | 热门文章