Supprt向量机工作在MATLAB中，C不工作++(Supprt Vector Machine w

我正在写一个使用SVM做分类上的一些图像（特别是应用这些 ）。 我的matlab实现的作品真的很好。 使用SIFT袋的词的做法，我能够得到接近100％的准确度与线性内核。

我需要实现这个在C ++的速度/便携性的原因，所以我同时使用尝试LIBSVM和DLIB 。 我尝试过多种类型的SVM（c_svm，nu_svm，one_class）和多个内核（线性，多项式，RBF）。 我已经能够达到的最好的是50％左右的精度 - 甚至对我训练在同一个样本。 我已经证实了我的特点发电机工作，因为当我出口我的C ++ - 生成的功能，Matlab和火车上的那些，我能够再得到近乎完美的效果。

有什么神奇的Matlab的SVM实现？ 是否有任何常见的陷阱，或者说，我可能会考虑这可以解释我看到的行为领域？ 我知道这是一个有点模糊，但部分问题是，我不知道哪里去了。 请让我在评论中知道是否有其他的信息，我可以提供将是有益的。

Answer 1:

没有什么神奇的Matlab的版本库，其他的，它在Matlab中运行，这使得它更难于搬起石头砸自己的脚。

检查表：

1. 你正常化您的数据，使所有值处于0和1（或-1之间和1）之间，线性或使用平均值和标准偏差？
2. 你的参数搜索的C（或C在RBF内核的情况下，和γ）一个很好的价值？ 这样做交叉验证或在抱出一套？
3. 你肯定your're处理NaN，并且将所有其他浮点乱七八糟吗？ Matlab是在你隐藏了这个非常好，C ++没有这么多。
4. 难道说你没有正确地加载数据，阅读“％S”变成了双重或东西是将噪声添加到输入数据？
5. 难道说LIBSVM / DLIB预计以行优先顺序和your're数据列的主要（或周围的其他方式）发送它？ 同样Matlab的使这几乎是不可能的，C ++没有这么多。
6. 32-64位污秽库的一个版本，可执行文件与其他编译？

其他一些事情：

1. 难道说在Matlab你不知何故泄漏类（Y）到预处理？ 没有一个做到这一点的目的，但我已经看到了这一点。 如果你把几乎所有的F（Y）的一个功能，您每次得到几乎100％。
2. 有时，它帮助确认一切是印刷用C训练都++和Matlab前提交数字是相同的。

Answer 2:

我很高兴与使用RBF核LIBSVM。 carlosdc以正确的顺序指出，最常见的错误:-)。 对于LIBSVM - 你使用随libsvm的python的工具？ 如果不是我建议这样做。 写你的特征向量到一个文件中（从MATLAB和/或C ++），并与easy.py. RBF核做metatraining 你得到的参数和生成的模型预测。 如果这个预测是确定继续与C ++。 从训练你也可以得到一个缩放功能，文件（最小/最大转化为-1.0 / 1.0的所有功能）。 比较这些到你的C ++实现，以及。

一些LIBSVM问题：一个坏习惯是重视缩放0（零）（如果我没记错的话）在缩放文件中省略。 在grid.py是参数“nr_local_worker”，这是限定线程的mumber。 你可能希望增加它。

文章来源: Supprt Vector Machine works in matlab, doesn't work in c++