最近用其svmlight进行movie review文本分类的问题。查阅了一些svmlight软件的使用方法，在此整理如下：
1）下载svm_light软件，分别为svm_classify.exe和svm_learn.exe
2）下载它的训练数据的example，如下面的图所示：
train.dat
model
test.dat与train.dat格式相似
3）下面了解一些训练数据的格式
文件格式
文件格式要先交代一下. 你可以参考 libsvm 里面附的 “heart_scale”: 这是SVM的输入文件格式.
[label][index1]:[value1] [index2]:[value2] …
[label][index1]:[value1] [index2]:[value2] …
一行一条记录数据，如:
+1 1:0.708 2:1 3:1 4:-0.320 5:-0.105 6:-1
label
或说是class, 就是你要分类的种类，通常是一些整数。
index
是有顺序的索引，通常是连续的整数。
value
就是用来 train 的数据，通常是一堆实数。
每一行都是如上的结构, 意思就是: 我有一排数据, 分别是 value1, value2, …. value, (而且它们的顺序已由 index 分别指定)，这排数据的分类结果就是label。
或许你会不太懂，为什么会是 value1,value2,…. 这样一排呢？ 这牵涉到SVM的原理。你可以这样想（我没说这是正确的）， 它的名字就叫 Support “Vector” Machine，所以输入的训练数据是 “Vector”(向量), 也就是一排的 x1, x2, x3, … 这些值就是 value，而 x[n] 的n就是由index 指定。这些东西又称为 “（属性）attribute”。
真实的情况是，大部份时候我们给定的数据可能有很多 “特征(feature)” 或说 “属性(attribute)”，所以输入会是一组的。举例来说，以前面来说，我们不是每个点都有 X 跟 Y 的坐标吗？所以它就有两种属性。假定我有两个点： (0,3) 跟 (5,8) 分别在 label(class) 1 跟 2 ，，那就会写成
1 1:0 2:32 1:5 2:8同理，空间中的三维坐标就等于有三组属性。这种文件格式最大的好处就是可以使用稀疏矩阵（sparse matrix），或说有些数据的属性可以有缺失。
以上粉色内容摘自
4）Dos进入训练、测试数据所在的文件夹，进行测试
>svm_learn -c 0.5 -g 3.2 train.dat model>svm_classify test.txt model predict_result.txt
其中有一些参数，我以后用到时会再发博客讲解。
只做第一个我，不做第二个谁。
