svm_learn~/local/bin/svm_learnこのエントリーの筆者の環境ではCentOS7を用いましたが、OSインストール直後の状態ではCコンパイラが含まれておりません。コンパイラはなんでも良いと思うのですが、個人的にg++に慣れているので、それをインストールしました。gcc-g++実際にTinySVMを動かしてみるTinySVMを展開すると、展開先のtestsディレクトリにサンプルデータがあります。配布元のページの例に基づいて、動かしてみましょう。学習させる訓練データを用いて、モデルを作成しましょう。TinySVMでは、学習用のコマンドがsvm_learnとなっています。これにオプションをつけて実行します。00:00:00svm_learnのコマンドライン引数の最後から2番目が訓練データのパス、最後がモデルファイルの出力ファイル名となります。それよりも前のオプションが、学習のパラメータとなります。実行できれば、modelという名前のファイルが新たに作成されているはずです。分類させるモデルファイルを用いて、実際にデータを与えて分類させてみます。TinySVMでは分類用のコマンドとしてsvm_classifyが用意されています。252コマンドライン引数の第1位引数が入力データ、第2引数がモデルファイルとなっています。学習によってモデルファイルを作り、そのモデルファイルと未知のデータから、実際に分類を行う、という感じです。実行してみるというところで、次回は入力データについて少し見て行きたいと思います。