LinuxでのLibsvm

最近のUbuntuをあなたのラップトップにインストールしました。現在のLinux技術は急速に発展しすぎており、多くの操作は Windowsと違いはありません。アプリケーションソフトウェアには対応するLinuxバージョンがあります。 Ubuntuを使うのはとても便利だと言われるべきです。そこで私は仕事のプラットフォームをUbuntuに変更しました。

Ubuntuプラットフォームに変更します。いくつかのアプリケーションをインストールする必要があります。主に自分の作業にはMATLABとLIBSVMが必要です。これら2つのソフトウェアのインストール中に発生した問題といくつかの経験を書き留めてみましょう。 1つは後であなたの参照を容易にすることであり、もう1つは他の人に参照を提供することです。

この記事ではまず、UbuntuプラットフォームにLibsvmをインストールして使用する方法について説明します（ダウンロードしたバージョンは2.91です）。

1.ダウンロード：まずLinuxの下でバージョンtar.gzをhttp://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/からダウンロードします。

2.解凍：任意のディレクトリに解凍します。ここでは/home/xxxxxx/libsvm-2.91に解凍します。 /home /xxxxxx /は私のユーザーディレクトリ、xxxxxxはユーザー名です。

3.コンパイル：/home/xxxxxx/libsvm-2.91に移動し、makeコマンドを入力します（インストールは完了できますが、場合によっては次のエラーが発生します）

g ++ -Wall -Wconversion - O3 -fPIC -c svm.cpp

make：g ++：コマンドが見つかりません

make：*** [svm.o]エラー127

4、エラー解決策：このエラーはコンパイラには必要ないため、インストールする必要があります。 5、g ++コンパイラをインストールします。端末にapt-get install g ++ 6コマンドを入力し、再コンパイルします。g++のインストールに成功したら、再度コンパイルし、正常にコンパイルし、libsvm7を使用します。端末に./svm-train heart_scaleBと入力します予測にはsvm-predictを使用します端末に./svm-predict heart_scaleと入力しますheart_scale.model outheart_scaleはテストファイル、heart_scale.modelはsvm-trainによってモデルファイルにトレーニングされ、outは予測です出力ファイル8. easy.pyとgrid.pyを使って上記の手順7をもっと早くしたい場合。 pythonとgunplotはすでにUbuntuにインストールされているので、これら2つのソフトウェアはインストールのために省略することができます。 /home/xxxxxx/libsvm-2.91/toolsをディレクトリに入力したら、端末に入力します。

python easy.py /home/xxxxxx/libsvm-2.91/SYN /home/xxxxxx/libsvm-2.91 /SYN2NMF

SYNはモデルペアのトレーニングファイルを作成するために使用され、SYN2NMFはファイルを予測する必要性の結果です。Best c = 2.0、g = 0.0078125 CVレート= 77.45トレーニング…出力モデル：SYN.modelScalingテストデータ…テストの精度= 83.35％（1667/2000）（分類）出力の予測：SYN2NMF.predictPS：インストールの過程で、パーミッションエラーを避けるためにrootユーザーモードに切り替えるために最初に端末でsudo -iと入力するのが最善です。