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[LibSVM] SVM 實驗最佳化參數

多媒體系統課當時已稍微玩過LibSVM實驗，然而那時候並沒有下參數，讓分類結果最佳化，於是今日捲土重來。

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研究, 課業, 多媒體系統設計, 技術

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支持向量機器 (Support Vector Machine)

支持向量機器 (Support vector machine)通常用在機器學習 (Machine learning)。是一種監督式學習 (Supervised Learning)的方法，主要用在分類 (Classification)和回歸 (Regression)上。現今多數人多簡稱之為SVM，在此來個SVM概念教學。

註：監督式學習，是一個機器學習中的技巧，可以由訓練資料中學到或建立一個模式（function / learning model），並依此模式推測新的實例 (instances)。訓練資料（training data）是由輸入物件（通常是向量）和預期輸出所組成。函數的輸出可以是一個連續的值（稱為迴歸分析），或是預測一個分類標籤（稱作分類）。

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課業, 圖形辨識, 多媒體系統設計

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[LibSVM] Support Vector Machine (SVM) 實驗

多媒體設計系統作業三是要我們實驗SVM，
老師給我們training.txt和testing.txt兩個檔案，
分別用來training和predicting。

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課業, 多媒體系統設計

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