LIBSVM中的SVM型別、核函式及相關引數簡介
-s svm_type : set type of SVM (default 0)//-s用於設定SVM的型別
0 -- C-SVC (multi-class classification)//硬間隔及軟間隔或核函式，最基本的SVM，C表示懲罰因子，C越大表示對錯誤分類的懲罰越大
1 -- nu-SVC (multi-class classification)//和C_SVC相同
2 -- one-class SVM//不需要類標號,用於支援向量的密度估計和聚類.
3 -- epsilon-SVR(regression)//迴歸
4 -- nu-SVR (regression)//迴歸
-t kernel_type : set type of kernel function (default 2)
0 -- linear: u'*v//線性核函式 不需要引數
1 -- polynomial: (gamma*u'*v + coef0)^degree // 多項式核函式，三個引數，（gamma、coef0、degree）
2 -- radial basis function: exp(-gamma*|u-v|^2)// 徑向基函式，一個引數（gamma）
3 -- sigmoid: tanh(gamma*u'*v + coef0) // sigmoid核函式，兩個引數（gamma、coef0）
4 -- precomputed kernel (kernel values in training_set_file)
-d degree : set degree in kernel function (default 3) //用於多項式核函式，預設值是3
-g gamma : set gamma in kernel function (default 1/num_features) //多項式核函式、RBF核函式、sigmoid核函式。預設是1/num_features，因為特徵往往比較多，所以使用時為0
-r coef0 : set coef0 in kernel function (default 0) //多項式核函式、sigmoid核函式。預設是0
-c cost : set the parameter C of C-SVC, epsilon-SVR, and nu-SVR (default 1)// C-SVC使用的懲罰因子C，epsilon-SVR, and nu-SVR中也使用 ，預設值為1
-n nu : set the parameter nu of nu-SVC, one-class SVM, and nu-SVR (default 0.5) //nu-SVC, one-class SVM, and nu-SVR使用的引數nu。預設值為0.5
-p epsilon : set the epsilon in loss function of epsilon-SVR (default 0.1) //epsilon-SVR的損失函式所用引數，預設0.1
-m cachesize : set cache memory size in MB (default 100) //設定快取大小，預設100M
-e epsilon : set tolerance of termination criterion (default 0.001)//終止標準公差，預設0.001
-h shrinking : whether to use the shrinking heuristics, 0 or 1 (default 1)//是否使用縮減的啟發式
-b probability_estimates : whether to train a SVC or SVR model for probability estimates, 0 or 1 (default 0)//是否訓練SVC或SVR模型進行概率估計，0或1（預設為0）
-wi weight : set the parameter C of class i to weight*C, for C-SVC (default 1)//C-SVC
-v n: n-fold cross validation mode //n-折交叉驗證，必須大於等於2
-q : quiet mode (no outputs)
The k in the -g option means the number of attributes in the input data.//-g選項中的k表示輸入資料中的屬性數。
option -v randomly splits the data into n parts and calculates cross
validation accuracy/mean squared error on them.//選項-v隨機將資料分解為n個部分，並計算交叉驗證精度/均方誤差。
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