svm和libsvm

标准的线性不可分SVM


最后简单做下总结参数与kernel的选择吧：

1. 线性模型选择，选择LIBLINEAR，主要调节参数C，从小到大调节，如果再增加C对结果改变不大时，就可以不用进行测试下去了，选择较小的C就可以了。
2. kernel选择，如果需要使用kernel，对于一般问题，优先使用rbf kernel。LIBSVM提供的多项式和tanh核函数，都存在一些局限性，一般来说，rbf是使用方便性和模型效果都比较稳定的核函数了.
3. LIBSVM参数调节。如果使用rbf核，需要同时调节参数C和参数γ，问题要更复杂一些，最好的办法是自动遍历参数进行参数选择，比如利用grid.py。

LIBSVM与LIBLINEAR
LIBSVM – A Library for Support Vector Machines
LibSVM 在 Matlab中的使用
THE MNIST DATABASE