人工智能实验报告实验四：支持向量机班级姓名学号指导老师一．实验目的1
了解基有关支持向量机的基本原理2
能够使用支持向量机的代码解决分类与回归问题3
了解图像分类的基本原理二、实验的硬件、软件平台硬件：计算机软件：操作系统 win10 应用软件： Java 三、实验原理1
LIBSVM 使用方法简介LibSVM是以源代码和可执行文件两种方式给出的
如果是 Windows系列操作系统，可以直接使用软件包提供的程序，也可以进行修改编译；如果是Unix 类系统，必须自己编译
LIBSVM 在给出源代码的同时还提供了Windows操作系统下的可执行文件，包括：进行支持向量机训练的svmtrain
exe ；根据已获得的支持向量机模型对数据集进行预测的svmpredict
exe ；以及对训练数据与测试数据进行简单缩放操作的 svmscale
它们都可以直接在DOS 环境中使用
如果下载的包中只有 C++的源代码，则也可以自己在VC等软件上编译生成可执行文件
LIBSVM 使用的一般步骤是：1）按照 LIBSVM软件包所要求的格式准备数据集；2）对数据进行简单的缩放操作；3）考虑选用 RBF 核函数；4）采用交叉验证选择最佳参数C与 g ；5）采用最佳参数 C与 g 对整个训练集进行训练获取支持向量机模型；6）利用获取的模型进行测试与预测
LIBSVM使用的数据格式1）训练数据和检验数据文件格式如下： : :
其中 是训练数据集的目标值，对于分类，它是标识某类的整数( 支持多个类 ) ；对于回归，是任意实数
是以 1 开始的整数，可以是不连续的； 为实数，也就是我们常说的自变量
检验数据文件中的label只用于计算准确度或误差，如果它是未知的，只需用一个数填写这一栏，也可以空着不填
人工智能实验报告在程序包中，还包括有一个训练数据实例：hea
