搜索SVM入门，收录排名最前的应该就是这几篇文章了：SVM 入门资料。具体什么原理貌似挺高深的，我也没怎么去看其中的原理。这里我说的LibSvm就是SVM其中一个解决方案的软件包。
LIBSVM[1]是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的开源软件包。其软件主页在http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/，最新版本是3.11，有很多相应语言(java,python,ruby,c#.etc.)的对应接口可以直接调用。
LibSVM的一般使用过程如下：
- (1) 准备数据，使其符合软件包处理的特定格式；
- (2) 利用数据进行缩放操作，此步是为了提高结果的精度和效率；
- (3) 选定核函数；
- (4) 设置相应的参数对训练集进行训练获取SVM模型；
- (5) 利用得到的模型对测试集进行测试预测。
毕设涉及的一个课题，基于统计策略的序列数据挖掘在软件缺陷预测当中的应用。当中，自己实现了InfoMiner算法，当中想试试用libSvm这个工具看看挖掘的模式的效果。下面将用简单的例子说明LibSVM的入门用法，实例中采用的是libsvm-3.11版本，在Windows系统中模拟。 本例中数据采用文献[2]中的数据集中Mysql部分数据，利用InfoMiner算法，period=8，信息增益值最高的20个模式，再对训练/测试集中数据进行比较转换成特征向量得到。
(1) LibSVM数据格式
LibSVM使用的数据格式为
0 1:1 2:2 3:2 4:2 5:2 6:2 7:2 8:2 9:1 10:2
1 1:0 2:2 3:2 4:2 5:2 6:2 7:2 8:2 9:0 10:2
其中，这里每行的首个数字代表分类，后面一次是属性/特征值，index:value表示第index个特征/属性的值是value，如果跳过index，则表示index的属性值为0或者没有。这个值应该是来自于训练集，即训练集中每一个item对应有一个label，用于假定这个item对应的分类是label。
(2) 数据缩放
数据缩放将用到svm-scale.exe这个程序，其帮助提示为
Usage: svm-scale [options] data_filename
options:
-l lower : x scaling lower limit (default -1)
-u upper : x scaling upper limit (default +1)
-y y_lower y_upper : y scaling limits (default: no y scaling)
-s save_filename : save scaling parameters to save_filename
-r restore_filename : restore scaling parameters from restore_filename
用如下命令表示将datafilename进行缩放(默认的规则),将缩放后的数据结果重定向输出到scalefiname，并将这个缩放规则存储在save-filename中以便后面继续使用。
svm-scale –s save-filename datafilename >scalefilename
在利用下面的命令对另外的数据以已有的规则(规则文件saved-filename)进行缩放。
svm-scale –r saved-filename datafilename >scalefilename
(3) 选定核函数
关于核函数的相关介绍除了前面提到的那篇SVM入门八股外，可以参考这个大神的blog.反正我这里是没怎么看的。例子中的就用了默认罢了。
(4) 训练
用到的小程序是svm-train.exe,这个参数就多一点点，我就不贴其参考用法了。主要就是利用这个命令对训练集training_set_file进行训练，将生成的模型保存在文件model_file中。
svm-train [options] training_set_file [model_file]
将第二步中生成的缩放后测试数据训练成模型保存在allPatterns.model文件当中。其中的参数，我暂时也不懂。可以到这里详细了解。
(5) 测试
利用svm-predict.exe进行预测。
命令将参与测试文件test_file以模型model_file进行对比预测，将结果保存在output_file。可选参数-b为1的话则保存其概率。
Usage: svm-predict [options] test_file model_file output_file
options:-b probability_estimates: whether to predict probability estimates, 0 or 1 (default 0); for one-class SVM only 0 is supported
如上所示，第一次用的是由第二步中进行缩放的测试集文件test.scale得到的预测结果是100%，第二次运行的是没有缩放的，得到的结果是90%。预测的结果保存在predict.out，里面直接是测试集中每个记录的分类，是属于哪个label。
[1] Chih-Chung Chang and Chih-Jen Lin. 2011. LIBSVM: A library for support vector machines. ACM Trans. Intell. Syst. Technol. 2, 3, Article 27 (May 2011), 27 pages.
[2] David Lo, Hong Cheng, Jiawei Han, Siau-Cheng Khoo, Chengnian Sun. Classification of Software Behaviors for Failure Detection:A Discriminative Pattern Mining Approach[C]. Proceedings of the 15th ACM SIGKDD,New York, USA:ACM, 2009:557-565.
