SHOGUN toolbox的一些使用心得

SHOGUN toolbox的一些使用心得

由于最近在弄毕业设计，要同时使用MKL和SVM，所以找了很多关于这个方面的toolbox。一开始我是使用的是台湾大学林智仁教授的Libsvm和Liblinear的SVM toolbox，感觉到这个东西很好用，不管你是否懂得SVM方面的知识，只要看清楚函数接口和数据的组织形式，就可以方便的使用。当时后来要进行多特征多核融合，但是SVM只支持单核的，并且不能自己学习权重，所以要使用到MKL。在网上找了很久，也找到了许多相关的代码，看了一下，发现代码不是写得晦涩难懂就是太简单了，让人感觉到不踏实。幸好在这个时候我找到了SHOGUN toolbox，目测了一下，发现里面不但有MKL，还有包含了林智仁教授的Libsvm和Liblinear svm等其他的SVM算法，so exciting!!!

SHOGUN toolbox下载地址：http://www.shogun-toolbox.org/page/home/

总结的最好的莫过于官网的总结，请看下图：

SHOGUN是一个机器学习工具箱，其重点是在大尺度上的内核的方法，特别是支持向量机（SVM）的学习工具箱。它提供了一个通用的SVM对象接口连接到几个不同的SVM的实现中，所有相同的底层，高效的内核实现利用。除了支持向量机和回归，SHOGUN还包含有大量的线性方法，如线性判别分析（LDA），线性规划机（LPM），（内核）的感知，和算法训练隐马尔可夫模型。

在shogun的官网上浏览了里面函数的使用，给我的感觉就是它就像一个硕大无比的黑匣子，对于使用matlab静态接口的我来说，我所使用的函数名字基本都是sg，是shogun的缩写，只是里面的参数个数和名字不一样。首先我们使用sg函数往黑匣子里面装数据，并且要指定这些数据是用来干嘛的，是training还是testing什么的。然后就是训练SVM或是其他的分类器，这个toolbox里面包含了许多的分类器，感觉到这个toolbox很强大。库里面有很多通俗易懂的例子，我现在就是要多看例子，找到我要使用的函数。

在这个shogun黑匣子或说是大仓库里面，所有的数据都是预先堆积好的，等到有需要的时候再做处理。就好比，你先把所有的原材料给厨师，把所有你想要的材料准备好，然后再告诉厨师你今天想要吃什么菜肴。例如，为training和testing计算一个kernel矩阵并且显示：

sg('set_features','TRAIN',train_ features_matrix);

sg('set_features', 'TEST', test_ features_matrix);

sg('set_kernel', 'GAUSSIAN', 'REAL', 40 , 1 )；

[K_train]=sg('get_kernel_matrix','TRAIN');

[K_test ]=sg('get_kernel_matrix', 'TEST');

[features_train]=sg('get_features','TRAIN');

[features_test ]=sg('get_features','TEST');

前面的那一块就是先把数据设计好，我的训练和测试的特征矩阵是什么，使用什么样的核函数，在这一块中，数据只是堆积起来而已，并没有因为你设置了核函数就对数据进行处理，就好像当你把原材料给厨师时，他不会马上开始做菜，而是要等到你告诉他你要吃什么样的菜肴。后面一块就是告诉系统应该怎么样处理这些数据的，然后再产生返回值，就相当于你告诉了厨师你想吃什么样的菜肴，你说你想吃酸菜鱼，厨师就从原材料中拿出酸菜和鱼及其他配料给你弄好这一道菜肴。

我真心觉得他们官网上的使用说明文档更新之后于软件包的更新，我发现软件包里的很多例子语句在文档中找不到相应的说明。

在里面的sg函数使用中,我发现有“set_features”和“add_features”这种类似的参数设置，现在对set和add还是没什么太深的认识。根据官网的解释和自己看例子的心得，说说自己的看法，这涉及到一个对象或是作用域的问题，在程序一开始的时候，使用“set_features”是给默认的feature对象赋值，当使用“add_features”时是新建了一个feature对象，并且对这个对象赋值。也就是说，使用set的时候是在默认的作用域里面，使用add的时候是在新建域里面，默认域只有一个，新建域则有多个，所以要分清add的对应关系。还有一个问题，就是使用“get_features”去读取特征的时候，一旦之前出现“add_features”的函数就会出错。

一些注意事项：

1） shogun里的特征是按列存储的，label vector必须是行向量

2）开始训练分离器是sg(‘train_classifier’),产生分类结果是result = sg(‘classify’),result返回来的是label值。

3）输进“set_label”中的label值必须顺序的从零开始。

4） GAUSSIAN kernel function：

RBF kernelfunction:

这两个核函数在本质上是一样的，只是形式上不一样，开始我还奇怪为什么这个toolbox中连RBF这个那么常用的核函数都没有，原来是可以这样转换的。我可以直接利用之前用Libsvm寻优出来的sigmma做个倒数就行了。

5）“combined kernel”必须放在“add_kernel”和“add_feature”之前。

一些关于SHOGUN的有用链接：

elpmis的博客：http://blog.csdn.net/elpmis/article/details/4784603

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