学习SVM的困惑

bolv6666

小弟初学SVM,哪位大虾能帮我理清下面这些软件或工具箱的关系

：1:LS_SVMlab工具箱
  2:OSU_SVM3.00工具箱
  3:stprtool\svm工具箱
  4:SVM_SteveGunn工具箱
  5：LIBSVM
  6:mySVM
  7:SVM-light
5,6,7这三种软件需要什么样的安装及运行环境，以及它们有没

有MATLAB版的？多谢指教了

风花雪月

这个海军工程大学的陆振波做过一些整理，他的主页http://luzhenbo.88uu.com.cn/ 你可以去看看

以下转自他的帖子的内容

这里实现了四种SVM工具箱的分类与回归算法

1、工具箱：LS_SVMlab
Classification_LS_SVMlab.m - 多类分类
Regression_LS_SVMlab.m - 函数拟合

2、工具箱：OSU_SVM3.00
Classification_OSU_SVM.m - 多类分类

3、工具箱：stprtool\svm
Classification_stprtool.m - 多类分类

4、工具箱：SVM_SteveGunn
Classification_SVM_SteveGunn.m - 二类分类
Regression_SVM_SteveGunn.m - 函数拟合

bolv6666

多谢，另外能大体介绍一下
  5：LIBSVM
  6:mySVM
  7:SVM-light
的区别吗，它们与Matlab 的svm工具箱有什么样的本质区别

风花雪月

LIBSVM 是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)博士等开发设计的一个操作简单、易于使用、快速有效的通用SVM 软件包，可以解决分类问题（包括C- SVC、n - SVC ）、回归问题（包括e - SVR、n - SVR ）以及分布估计（one-class-SVM ）等问题，提供了线性、多项式、径向基和S形函数四种常用的核函数供选择，可以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概率估计等。LIBSVM 是一个开源的软件包，需要者都可以免费的从作者的个人主页http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/ 处获得。他不仅提供了LIBSVM的C++语言的算法源代码，还提供了Python、Java、R、MATLAB、Perl、Ruby、LabVIEW以及C#.net 等各种语言的接口，可以方便的在Windows 或UNIX 平台下使用，也便于科研工作者根据自己的需要进行改进（譬如设计使用符合自己特定问题需要的核函数等）。另外还提供了WINDOWS 平台下的可视化操作工具SVM-toy，并且在进行模型参数选择时可以绘制出交叉验证精度的等高线图。

更加详细的介绍你可以查看http://www.blog.sh/user3/warisa/archives/2006/75791.html
或者查看该工具包作者的个人主页http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/

风花雪月

MySVM 程序作者：stefan ruping
程序介绍： 本程序实现支持向量机。支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法，是被认为比人工神经网络更好的可以针对小样本进行学习预测的有效算法。目前，该支持向量机程序可以用来进行模式识别和序列预测。
备注：无需编译，可以自动运行，打包的程序中有C++的源代码。

详细资料请查看http://www.dmresearch.net/html/c ... ithm/1000000928.php

风花雪月

SVMlight
作者：Thorsten Joachims <thorsten@joachims.org>

详细的介绍查看http://www.360doc.com/showWeb/0/0/117221.aspx

风花雪月

matlab的SVM工具箱详细资料查看http://asi.insa-rouen.fr/~arakotom/toolbox/index.html

fangfei_666

:@) 受教

sjdwjt

太感谢解答了，谢谢:handshake

kevin19821

请问用ＬＳ－ＳＶＭ工具箱能做二类分类吗？

zzj936

谢谢楼主，我是新手，学习了:handshake

xiaofour1983

受用!,谢谢!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

ryan1013

谢谢楼主，我是新手，学习了

我爱计算机

回复 1 # bolv6666 的帖子

更多关于libSVM，mySVM、SVMLight、SVMTorch下载地址及介绍 ，请查看下列链接
http://cvchina.net/thread-827-1-1.html

hermitouyang

支持，可是我用做回归预测为什么发现外推能力LS-SVM不太好