svm参数说明----------------------
如果你要输出类的概率，一定要有-b参数
svm-train training_set_file model_file
svm-predict test_file model_fileoutput_file
自动脚本：python easy.py train_data test_data
自动选择最优参数，自动进行归一化。
对训练集合和测试结合，使用同一个归一化参数。
-c：参数
-g: 参数
-v：交叉验证数
-s svm_type : set type of svm (default 0)
0 -- c-svc
1 -- nu-svc
2 -- one-class svm
3 -- epsilon-svr
4 -- nu-svr
-t kernel_type : set type of kernelfunction (default 2)
0 -- linear: u'*v
1 -- polynomial: (gamma*u'*v coef0)^degree
2 -- radial basis function: exp(-gamma*|u-v|^2)
3 -- sigmoid: tanh(gamma*u'*v coef0)
-d degree : set degree in kernel function(default 3)
-g gamma : set gamma in kernel function(default 1/num_features)
-r coef0 : set coef0 in kernel function(default 0)
-c cost : set the parameter c of c-svc,epsilon-svr, and nu-svr (default 1)
-n nu : set the parameter nu of nu-svc,one-class svm, and nu-svr (default 0.5)
-p epsilon : set the epsilon in lossfunction of epsilon-svr (default 0.1)
-m cachesize : set cache memory size in mb(default 100)
-e epsilon : set tolerance of terminationcriterion (default 0.001)
-h shrinking: whether to use the shrinkingheuristics, 0 or 1 (default 1)
-b probability_estimates: whether to traina svc or svr model for probability estimates, 0 or 1 (default 0)（如果需要估计分到每个类的概率，则需要设置这个）
-wi weight: set the parameter c of class ito weight*c, for c-svc (default 1)
thek in the -g option means the number of attributes in the input data.
libsvm使用误区----------------------
(1) 直接将训练集合和测试集合简单归一化到[0,1]区间，可能导致实验结果很差。
(2) 如果样本的特征数非常多，那么就不必使用rbf核将样本映射到高维空间。
a) 在特征数非常多的情况下，使用线性核，结果已经非常好，并且只需要选择参数c即可。
b) 虽然说rbf核的结果至少比线性核好，前提下搜索整个的空间。
(3) 样本数<<特征数的情况：
a) 推荐使用线性核，可以达到与rbf同样的性能。
(4) 样本数和特征数都非常多：推荐使用liblinear，更少的时间和内存，可比的准确率。
(5) 样本数>>特征数：如果想使用线性模型，可以使用liblinear，并且使用-s 2参数
libsvm在训练model的时候，有如下参数要设置，当然有默认的参数，但是在具体应用方面效果会大大折扣。
options：可用的选项即表示的涵义如下
-s svm类型：svm设置类型(默认0)
0 -- c-svc
1 --v-svc
2 –一类svm
3 -- e -svr
4 -- v-svr
-t 核函数类型：核函数设置类型(默认2)
0 –线性：u'v
1 –多项式：(r*u'v coef0)^degree
2 – rbf函数：exp(-gamma|u-v|^2)
3 –sigmoid：tanh(r*u'v coef0)
-d degree：核函数中的degree设置(针对多项式核函数)(默认3)
-g r(gama)：核函数中的gamma函数设置(针对多项式/rbf/sigmoid核函数)(默认1/ k)
-r coef0：核函数中的coef0设置(针对多项式/sigmoid核函数)((默认0)
-c cost：设置c-svc，e -svr和v-svr的参数(损失函数)(默认1)
-n nu：设置v-svc，一类svm和v- svr的参数(默认0.5)
-p p：设置e -svr 中损失函数p的值(默认0.1)
-m cachesize：设置cache内存大小，以mb为单位(默认40)
-e eps：设置允许的终止判据(默认0.001)
-h shrinking：是否使用启发式，0或1(默认1)
-wi weight：设置第几类的参数c为weight*c(c-svc中的c)(默认1)
-v n: n-fold交互检验模式，n为fold的个数，必须大于等于2
其中-g选项中的k是指输入数据中的属性数。option -v 随机地将数据剖分为n部
当构建完成model后，还要为上述参数选择合适的值，方法主要有gridsearch,其他的感觉不常用，gridsearch说白了就是穷举。
网格参数寻优函数(分类问题):svmcgforclass
[bestcvaccuracy,bestc,bestg]=
svmcgforclass(train_label,train,
cmin,cmax,gmin,gmax,v,cstep,gstep,accstep)
输入：
train_label:训练集的标签，格式要求与svmtrain相同。
train:训练集，格式要求与svmtrain相同。
cmin,cmax:惩罚参数c的变化范围，即在[2^cmin,2^cmax]范围内寻找最佳的参数c，默认值为cmin=-8，cmax=8，即默认惩罚参数c的范围是[2^(-8),2^8]。
gmin,gmax:rbf核参数g的变化范围，即在[2^gmin,2^gmax]范围内寻找最佳的rbf核参数g，默认值为gmin=-8，gmax=8，即默认rbf核参数g的范围是[2^(-8),2^8]。
v:进行cross validation过程中的参数，即对训练集进行v-fold cross validation，默认为3，即默认进行3折cv过程。
cstep,gstep:进行参数寻优是c和g的步进大小，即c的取值为2^cmin,2^(cmin cstep),…,2^cmax,，g的取值为2^gmin,2^(gmin gstep),…,2^gmax，默认取值为cstep=1,gstep=1。
accstep:最后参数选择结果图中准确率离散化显示的步进间隔大小（[0,100]之间的一个数），默认为4.5。
输出：
bestcvaccuracy:最终cv意义下的最佳分类准确率。
bestc:最佳的参数c。
bestg:最佳的参数g。
网格参数寻优函数(回归问题):svmcgforregress
[bestcvmse,bestc,bestg]=
svmcgforregress(train_label,train,
cmin,cmax,gmin,gmax,v,cstep,gstep,msestep)
其输入输出与svmcgforclass类似，这里不再赘述。
而当你训练完了model，在用它做classification或regression之前，应该知道model中的内容，以及其含义。
用来训练的是libsvm自带的heart数据
model =
parameters: [5x1 double]
nr_class: 2
totalsv: 259 % 支持向量的数目
rho: 0.0514 % b
label: [2x1 double] % classification中标签的个数
proba: []
probb: []
nsv: [2x1 double] % 每类支持向量的个数
sv_coef: [259x1 double] % 支持向量对应的wi
svs: [259x13 double] % 装的是259个支持向量
model.parameters参数意义从上到下依次为：
-s svm类型：svm设置类型(默认0)
-t 核函数类型：核函数设置类型(默认2)
-d degree：核函数中的degree设置(针对多项式核函数)(默认3)
-g r(gama)：核函数中的gamma函数设置(针对多项式/rbf/sigmoid核函数) (默认类别数目的倒数)
-r coef0：核函数中的coef0设置(针对多项式/sigmoid核函数)((默认0)
svm 怎样能得到好的结果
1. 对数据做归一化（simple scaling）
2. 应用 rbf kernel
3. 用cross-validation和grid-search 得到最优的c和g
4. 用得到的最优c和g训练训练数据
5. 测试
关于svm的c以及核函数参数设置----------------------
参考自：对支持向量机几种常用核函数和参数选择的比较研究
c一般可以选择为：10^t , t=- 4..4就是0.0001 到10000
选择的越大，表示对错误例惩罚程度越大，可能会导致模型过拟合
在libsvm中-t用来指定核函数类型（默认值是2）。
0）线性核函数
（无其他参数）
1）多项式核函数
（重点是阶数的选择，即d，一般选择1-11：1 3 5 7 9 11，也可以选择2,4，6…）
2）rbf核函数
（径向基rbf内核，exp{-|xi-xj|^2/均方差}，其中均方差反映了数据波动的大小。
参数通常可选择下面几个数的倒数：0.1 0.2 0.4 0.6 0.8 1.6 3.2 6.4 12.8，默认的是类别数的倒数，即1/k，2分类的话就是0.5）
3）sigmoid核函数 又叫做s形内核
两个参数g以及r：g一般可选1 2 3 4，r选0.2 0.4 0.60.8 1
4）自定义核函数
常用的四种核函数对应的公式如下：
与核函数相对应的libsvm参数：
1）对于线性核函数，没有专门需要设置的参数
2）对于多项式核函数，有三个参数。-d用来设置多项式核函数的最高此项次数，也就是公式中的d，默认值是3。-g用来设置核函数中的gamma参数设置，也就是公式中的第一个r(gamma)，默认值是1/k（k是类别数）。-r用来设置核函数中的coef0，也就是公式中的第二个r，默认值是0。
3）对于rbf核函数，有一个参数。-g用来设置核函数中的gamma参数设置，也就是公式中的第一个r(gamma)，默认值是1/k（k是类别数）。
4）对于sigmoid核函数，有两个参数。-g用来设置核函数中的gamma参数设置，也就是公式中的第一个r(gamma)，默认值是1/k（k是类别数）。-r用来设置核函数中的coef0，也就是公式中的第二个r，默认值是0。
关于cost和gamma
svm模型有两个非常重要的参数c与gamma。其中 c是惩罚系数，即对误差的宽容度。c越高，说明越不能容忍出现误差,容易过拟合。c越小，容易欠拟合。c过大或过小，泛化能力变差
gamma是选择rbf函数作为kernel后，该函数自带的一个参数。隐含地决定了数据映射到新的特征空间后的分布，gamma越大，支持向量越少，gamma值越小，支持向量越多。支持向量的个数影响训练与预测的速度。
此外大家注意rbf公式里面的sigma和gamma的关系如下：
这里面大家需要注意的就是gamma的物理意义，大家提到很多的rbf的幅宽，它会影响每个支持向量对应的高斯的作用范围，从而影响泛化性能。我的理解：如果gamma设的太大，会很小，很小的高斯分布长得又高又瘦， 会造成只会作用于支持向量样本附近，对于未知样本分类效果很差，存在训练准确率可以很高，(如果让无穷小，则理论上，高斯核的svm可以拟合任何非线性数据，但容易过拟合)而测试准确率不高的可能，就是通常说的过训练；而如果设的过小，则会造成平滑效应太大，无法在训练集上得到特别高的准确率，也会影响测试集的准确率。
此外，可以明确的两个结论是： 结论1： 样本数目少于特征维度并不一定会导致过拟合，这可以参考余凯老师的这句评论： “这不是原因啊，呵呵。用rbf kernel, 系统的dimension实际上不超过样本数，与特征维数没有一个trivial的关系。” 结论2： rbf核应该可以得到与线性核相近的效果（按照理论，rbf核可以模拟线性核），可能好于线性核，也可能差于，但是，不应该相差太多。 当然，很多问题中，比如维度过高，或者样本海量的情况下，大家更倾向于用线性核，因为效果相当，但是在速度和模型大小方面，线性核会有更好的表现。 老师木还有一句评论，可以加深初学者对svm的理解： “须知rbf实际是记忆了若干样例，在sv中各维权重重要性等同。线性核学出的权重是feature weighting作用或特征选择 。”
以上摘录了：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ae183910101cxbv.html
grid search
grid search是用在libsvm中的参数搜索方法。很容易理解：就是在c,gamma组成的二维参数矩阵中，依次实验每一对参数的效果。
使用grid search虽然比较简单，而且看起来很naïve。但是他确实有两个优点：
- 可以得到全局最优
- (c,gamma)相互独立，便于并行化进行
# svm classifier using cross validation
def svm_cross_validation(train_x, train_y):
from sklearn.grid_search import gridsearchcv
from sklearn.svm import svc
model = svc(kernel='rbf', probability=true)
param_grid = {'c': [1e-3, 1e-2, 1e-1, 1, 10, 100, 1000], 'gamma': [0.001, 0.0001]}
grid_search = gridsearchcv(model, param_grid, n_jobs = 8, verbose=1)
grid_search.fit(train_x, train_y)
best_parameters = grid_search.best_estimator_.get_params()
for para, val in list(best_parameters.items()):
print(para, val)
model = svc(kernel='rbf', c=best_parameters['c'], gamma=best_parameters['gamma'], probability=true)
model.fit(train_x, train_y)
return model
svm有如下主要几个特点：
(1)非线性映射是svm方法的理论基础,svm利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射；
(2)对特征空间划分的最优超平面是svm的目标,最大化分类边际的思想是svm方法的核心；
(3)支持向量是svm的训练结果,在svm分类决策中起决定作用的是支持向量；
(4)svm 是一种有坚实理论基础的新颖的小样本学习方法。
它基本上不涉及概率测度及大数定律等,因此不同于现有的统计方法。
从本质上看,它避开了从归纳到演绎的传统过程,实现了高效的从训练样本到预报样本的“转导推理”,
大大简化了通常的分类和回归等问题；
(5)svm 的最终决策函数只由少数的支持向量所确定,计算的复杂性取决于支持向量的数目,
而不是样本空间的维数,这在某种意义上避免了“维数灾难”。
(6)少数支持向量决定了最终结果,这不但可以帮助我们抓住关键样本、“剔除”大量冗余样本,
而且注定了该方法不但算法简单,而且具有较好的“鲁棒”性。
这种“鲁棒”性主要体现在:
①增、删非支持向量样本对模型没有影响;
②支持向量样本集具有一定的鲁棒性;
③有些成功的应用中,svm 方法对核的选取不敏感
两个不足：
(1) svm算法对大规模训练样本难以实施
由于svm是借助二次规划来求解支持向量，
而求解二次规划将涉及m阶矩阵的计算（m为样本的个数），当m数目很大时该矩阵的存储和计算
将耗费大量的机器内存和运算时间。
针对以上问题的主要改进有
j.platt的smo算法、
t.joachims的svm、
c.j.c.burges等的pcgc、
张学工的csvm
以及o.l.mangasarian等的sor算法
(2) 用svm解决多分类问题存在困难
经典的支持向量机算法只给出了二类分类的算法，
而在数据挖掘的实际应用中，一般要解决多类的分类问题。
可以通过多个二类支持向量机的组合来解决。
主要有
一对多组合模式、一对一组合模式和svm决策树；
再就是通过构造多个分类器的组合来解决。
主要原理是克服svm固有的缺点，结合其他算法的优势，解决多类问题的分类精度。
如：
与粗集理论结合，形成一种优势互补的多类问题的组合分类器。