最近在學svm，尤其關注用svm解決分類問題。本篇博文把學到的知識總結下來，希望對大家有所幫助。
關於svm的基礎理論知識，可以google這篇文章《svm的八股簡介》，講解得生動有趣，是入門的極好教材。作為拿來主義者，我更關心怎麼用svm，因此瞄上了台灣林智仁教授提供的libsvm。我把自己的使用過程記錄下來，感覺按照下面的步驟，傻瓜應該也可以用svm了。
3. 進入libsvm-3.12\tools下，用寫字板開啟easy.py，將裡面gnuplot_exe = 後的路徑改為gnuplot的安裝路徑，對於我的情況：
gnuplot_exe = r"c:\program files\gnuplot\bin\pgnuplot.exe"。同樣，用寫字板開啟grid.py，修改gnuplot_exe = r"c:\program files\gnuplot\bin\pgnuplot.exe"。修改這兩個檔案時都要注意，要修改else下的gnuplot_exe，而不是if not is_win32下的。另外要注意，如果修改完後easy.py或grid.py預設開啟程式變成了寫字板，要把它改回成python.exe
4. 在命令列cd到該路徑libsvm-3.12\tools下，命令列輸入 python easy.py train test，敲回車，程式會自動執行scale，引數尋優，生成svm模型train.model，用該模型對test資料進行**，並給出準確度。
下面附上我命令列的截圖
可以看到，程式自動選擇的最優引數 c=32.0, g=0.5，在測試集上準確率為62%
至此，算是把聞名遐邇的libsvm用起來了。但在我們自己的程式裡怎麼用呢？好在opencv提供了對libsvm的封裝
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