1.下载gnuplot（版本4.6.3）
2.解压文件
tar zxvf gnuplot-4.6.3.tar.gz
3.配置安装路径
cd gnuplot-4.6.3
./configure --prefix=/public/software/gnuplot
4.编译
make
5.安装
make install
6.启用环境
source /etc/profile.d/gnuplot.sh
7. 修改libsvm/tools/easy.py中，gnuplot的路径：
修改：gnuplot_exe = "/usr/bin/gnuplot"
为： gnuplot_exe = "/public/software/gnuplot/bin/gnuplot"
8 运行即可: cd tools
python easy.py ../heart_scale
svm-train training_set_file model_file
svm-predict test_file model_file output_file
自动脚本：python easy.py train_data test_data
自动选择最优参数，自动进行归一化。
对训练集合和测试结合，使用同一个归一化参数。
-c：参数
-g: 参数
-v：交叉验证数
-s svm_type : set type of SVM (default 0)
0 -- C-SVC
1 -- nu-SVC
2 -- one-class SVM
3 -- epsilon-SVR
4 -- nu-SVR
-t kernel_type : set type of kernel function (default 2)
0 -- linear: u'*v
1 -- polynomial: (gamma*u'*v + coef0)^degree
2 -- radial basis function: exp(-gamma*|u-v|^2)
3 -- sigmoid: tanh(gamma*u'*v + coef0)
-d degree : set degree in kernel function (default 3)
-g gamma : set gamma in kernel function (default 1/num_features)
-r coef0 : set coef0 in kernel function (default 0)
-c cost : set the parameter C of C-SVC, epsilon-SVR, and nu-SVR (default 1)
-n nu : set the parameter nu of nu-SVC, one-class SVM, and nu-SVR (default 0.5)
-p epsilon : set the epsilon in loss function of epsilon-SVR (default 0.1)
-m cachesize : set cache memory size in MB (default 100)
-e epsilon : set tolerance of termination criterion (default 0.001)
-h shrinking: whether to use the shrinking heuristics, 0 or 1 (default 1)
-b probability_estimates: whether to train a SVC or SVR model for probability estimates, 0 or 1 (default 0)
-wi weight: set the parameter C of class i to weight*C, for C-SVC (default 1)
The k in the -g option means the number of attributes in the input data.
2 libsvm使用误区(1) 直接将训练集合和测试集合简单归一化到[0,1]区间，可能导致实验结果很差。
(2) 如果样本的特征数非常多，那么就不必使用RBF核将样本映射到高维空间。
a) 在特征数非常多的情况下，使用线性核，结果已经非常好，并且只需要选择参数C即可。
b) 虽然说RBF核的结果至少比线性核好，前提下搜索整个的 空间。
(3) 样本数<<特征数的情况：
a) 推荐使用线性核，可以达到与RBF同样的性能。
(4) 样本数和特征数都非常多：推荐使用liblinear，更少的时间和内存，可比的准确率。
(5) 样本数>>特征数：如果想使用线性模型，可以使用liblinear，并且使用-s 2参数。
http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=23407#problem/A
套用泊松分布
#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include <cmath>
using namespace std;
int t;
int n;
double k;
int main()
{
cin >> t;
while(t --)
{
cin >> n >> k;
double temp = 1, sum=1;
for(int i=1; i<=n ; ++i)
{
temp *= k;
temp /= i;
sum += temp;
}
// cout<< exp(-la)<<endl;
sum *= exp(-k);
printf("%.3lf\n", sum);
}
return 0;
}