libsvm--简单易用的支持向量机软件包

LibSVM简介与实践
最新推荐文章于 2023-06-05 14:59:00 发布
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#数据结构与算法 #人工智能

本文介绍了由台湾大学林智仁教授开发的支持向量机软件包LibSVM，并分享了其使用体验。LibSVM是一个强大的机器学习工具，特别适用于支持向量分类任务。文中还提到了一个有趣的示例svm-toy，用户可以通过手动选择数据点来进行分类。

主页：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/

这是台湾大学林智仁开发的一个软件，很好很强大

对于初学者来说，SVM应该是机器学习里相对比较难以实现的一个算法，不像决策树、朴素贝叶斯，KNN，感知机等相对容易实现，我觉得主要是SVM有个解二次规划的部分，这个要学数值优化或者运筹学才会讲到。

然后老师介绍了这个软件包，回来按照主页上的A practical guide to support vector classification里的实例试了一下，挺简单的

里面还有个svm-toy，可以自己选点，让它来分类，很好玩

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/fstang/archive/2013/03/20/2971243.html

[Machine Learning] 10 支持向量机(Support Vector Machines)
今天你DEBUG了吗
07-18 600
点Ta10 Support Vector Machines(支持向量机)10.1 Optimization Objective(优化目标) 10 Support Vector Machines(支持向量机) 10.1 Optimization Objective(优化目标) 在监督学习中，许多学习算法的性能都非常类似，因此，重要的不是该选择使用学习算法 A 还是学习算法 B，而是应用这些算法时，所创建的大量数据表现情况通常依赖于你的水平。比如：你为学习算法所设计的特征量的选择，以及如何选择正则化参数，诸
支持向量机-SVM程序.zip
08-26
内含MATLAB版本的SVM程序、PYTHON版本的SVM程序，以及LIBSVM-3.20封装svm的应用程序（可直接通过CMD调用），内含详细代码注释以及软件使用情况
支持向量机软件包
02-05
LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数可以解决很多问题；并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件可以解决C-SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR等问题，包括基于一对一算法的多类模式识别问题。
支持向量机软件
05-28
SVM 使用SMO+RBF 基于C++，欢迎大家下载测试并反馈问题，谢谢！源代码将在github上托管～
libsvm软件包
07-03
一个很好的在MATLAB平台下运行的SVM分类软件包
libsvm-3.17版本发布与支持向量机SVM介绍
首先，“libsvm”是一个开源软件库，用于支持向量机（Support Vector Machine, SVM）算法的实现。SVM是一种强大的监督式学习方法，主要用于分类和回归分析。它通过寻找数据的最优超平面，以此来最大化不同类别数据...
LIBSVM-2.86: 强化支持向量机软件包
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libsvm-2.82：通用支持向量机软件包介绍
- 简单易用：libsvm设计简洁，提供了一系列简单直观的接口来训练和预测数据。 - 支持核函数：可以使用线性核、多项式核、径向基（RBF）核、sigmoid核等。 - 参数选择：可以通过交叉验证选择最佳的惩罚参数C以及核...
掌握机器学习利器：libsvm-3.17 SVM支持向量机工具介绍
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libsvm-3.12：支持向量机数据处理与模型训练工具包
libsvm-3.12 是一个广泛应用于机器学习领域的开源工具包，专门用于实现支持向量机（Support Vector Machine, SVM）算法。SVM 是一种监督学习方法，主要用于分类、回归和异常检测任务，在图像识别、文本分类、生物...
支持向量机程序
11-01
这是支持向量机的MATLAB程序，主要用于数据的分类等情况
svm（支持向量机）分析软件工具
03-29
用于svm（支持向量机）分析软件工具，经常用于训练数据、预测未来发展趋势
支持向量机（svm）软件下载
07-12
支持向量机软件 能够处理分类问题很容易，简单易学
libsvm工具包
10-01
libsvm官方工具包，工具包使用说明可直接百度libsvm里面的会有参数说明
libsvm安装包
08-27
LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数可以解决很多问题；并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件可以解决C-SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR等问题，包括基于一对一算法的多类模式识别问题。
机器学习 —— 支持向量机
ppqppl的博客
06-05 434
机器学习 —— 支持向量机 介绍 在本练习中，我们将使用支持向量机(SVM)来构建垃圾邮件分类器。 在开始练习前，需要下载如下的文件进行数据上传： data.tgz -包含本练习中所需要用的数据文件 其中： ex5data1.mat -数据集示例1 ex5data2.mat -数据集示例2 ex5data3.mat -数据集示例 3 spamTrain.mat -垃圾邮件训练集 spamT...
支持向量机MATLAB程序
06-20
基于MATLAB程序的支持向量机 psoSVMcgForRegress:回归问题参数寻优[pso based on CV] 函数接口: [bestCVmse,bestc,bestg,pso_option] = psoSVMcgForRegress(train_label,train,pso_option) ======================================= gaSVMcgForClass:分类问题参数寻优[ga based on CV] 函数接口: [bestCVaccuracy,bestc,bestg,ga_option] = gaSVMcgForClass(train_label,train,ga_option) gaSVMcgForRegress:回归问题参数寻优[ga based on CV] 函数接口: [bestCVmse,bestc,bestg,ga_option] = gaSVMcgForRegress(train_label,train,ga_option) ======================================
吴恩达--支持向量机
Linias的博客
09-08 1853
支持向量机(Support Vector Machines) 优化目标 支持向量机(Support Vector Machine)。与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，或者简称SVM，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式。因此，在接下来的视频中，我会探讨这一算法。在稍后的课程中，我也会对监督学习算法进行简要的总结。当然，仅仅是作简要描述。但对于支持向量机，鉴于该算法的强...
支持向量机SVM
11-25
最近在研究人工智能，收集了一些好的资料，分享出来……也挣点积分，方便下次使用.
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