这是一个创建于 2100 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
最近再用 d-sift 加 spm （ spatial pyramid matching ）进行图片分类，分类器库是 libsvm ；
问题是，没用 spm 还好，一用了，维度数据量激增，那么在 CV 的时候就很慢了，很不实际。
所以在用 spm 的情况下应该怎样得到最优 C 和 G 呢？
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helloworld1048 2019-04-04 18:08:16 +08:00
现在大家都用 ThunderSVM ( https://github.com/Xtra-Computing/thundersvm)啦，比 libsvm 快 10-100 倍呢。
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