Пример использования привязок Python для библиотеки SVM, LIBSVM
Вот расширение растрового изображения, которое может преобразовывать растровые изображения в оттенки серого;
public static Bitmap GrayScale(this Bitmap bitmap)
{
Bitmap newBitmap = new Bitmap(bitmap.Width, bitmap.Height);
Graphics g = Graphics.FromImage(newBitmap);
//the grayscale ColorMatrix
ColorMatrix colorMatrix = new ColorMatrix(new float[][] {
new float[] {.3f, .3f, .3f, 0, 0},
new float[] {.59f, .59f, .59f, 0, 0},
new float[] {.11f, .11f, .11f, 0, 0},
new float[] {0, 0, 0, 1, 0},
new float[] {0, 0, 0, 0, 1}
});
ImageAttributes attributes = new ImageAttributes();
attributes.SetColorMatrix(colorMatrix);
g.DrawImage(bitmap, new Rectangle(0, 0, bitmap.Width, bitmap.Height), 0, 0, bitmap.Width, bitmap.Height, GraphicsUnit.Pixel, attributes);
g.Dispose();
return newBitmap;
}
Пример использования:
Bitmap grayscaled = bitmap.GrayScale()
5 ответов
LIBSVM считывает данные из кортежа, содержащего два списка. Первый список содержит классы, а второй список содержит входные данные. создайте простой набор данных с двумя возможными классами, вам также нужно указать ядро, которое вы хотите использовать, создав параметр svm_parameter.
>> from libsvm import *
>> prob = svm_problem([1,-1],[[1,0,1],[-1,0,-1]])
>> param = svm_parameter(kernel_type = LINEAR, C = 10)
## training the model
>> m = svm_model(prob, param)
#testing the model
>> m.predict([1, 1, 1])
Примеры кода, перечисленные здесь, не работают с LibSVM 3.1, поэтому я более или менее перенес пример mossplix :
from svmutil import *
svm_model.predict = lambda self, x: svm_predict([0], [x], self)[0][0]
prob = svm_problem([1,-1], [[1,0,1], [-1,0,-1]])
param = svm_parameter()
param.kernel_type = LINEAR
param.C = 10
m=svm_train(prob, param)
m.predict([1,1,1])
Вы можете рассмотреть возможность использования
http://scikit-learn.sourceforge.net/
Это имеет отличную привязку Python libsvm и должно быть легко установить
SVM через SciKit-learn:
from sklearn.svm import SVC
X = [[0, 0], [1, 1]]
y = [0, 1]
model = SVC().fit(X, y)
tests = [[0.,0.], [0.49,0.49], [0.5,0.5], [2., 2.]]
print(model.predict(tests))
# prints [0 0 1 1]
Для получения более подробной информации здесь: http://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#svm
Вот фиктивный пример, который я использовал:
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
from random import seed
from random import randrange
import svmutil as svm
seed(1)
# Creating Data (Dense)
train = list([randrange(-10, 11), randrange(-10, 11)] for i in range(10))
labels = [-1, -1, -1, 1, 1, -1, 1, 1, 1, 1]
options = '-t 0' # linear model
# Training Model
model = svm.svm_train(labels, train, options)
# Line Parameters
w = numpy.matmul(numpy.array(train)[numpy.array(model.get_sv_indices()) - 1].T, model.get_sv_coef())
b = -model.rho.contents.value
if model.get_labels()[1] == -1: # No idea here but it should be done :|
w = -w
b = -b
print(w)
print(b)
# Plotting
plt.figure(figsize=(6, 6))
for i in model.get_sv_indices():
plt.scatter(train[i - 1][0], train[i - 1][1], color='red', s=80)
train = numpy.array(train).T
plt.scatter(train[0], train[1], c=labels)
plt.plot([-5, 5], [-(-5 * w[0] + b) / w[1], -(5 * w[0] + b) / w[1]])
plt.xlim([-13, 13])
plt.ylim([-13, 13])
plt.show()
