libsvm http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/を試しましたが、今のところ私は気が狂っていません。
SVMLightとTinySVMについても聞いたことがあります。それらを試しましたか？新しいプレーヤーはいますか？
ありがとう ！
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私は以前にSVMLightを使用しましたが、非常に安定していて高速であることがわかりました。私はそれを使って良い経験をしました、そしてそれをお勧めします。
ただし、SVMLightに関するドキュメントはlibSVMよりもおそらく少ないと思います。ThorstenJoachimsによる論文とソースコードのコメントだけです。一般的に、出典を理解するのは難しいとは思いませんでしたが、背景を理解するには、事前に論文を読む必要があります。また、重要な場合は、C++ではなく純粋なCで記述されています。
「新しいプレーヤー」に関しては、新しい研究は主にSVM最適化アルゴリズムをより効率的にすることです。たとえば、svmsgdやpegasosのように確率的勾配降下法を使用します。私はこれらのアルゴリズムの実装を見ていませんが、それは研究コードであるため、それがあなたの主な関心事である場合、それらが特に簡単に理解できるとは思いません。
于 2009-11-11T12:41:01.850 に答える
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これは、SVMパッケージ、ライブラリ、およびSVMアプリケーションの別のモンスターリストです。
于 2009-11-11T07:06:02.777 に答える
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開始するための最良の方法は、Webサイトで提供されているlibsvmガイドを読むことです。また、libsvmのインストール方法に関する優れた開始ビデオチュートリアルを読み、最初のトレーニング/分類タスクを実行する方法については、 http ：//www.youtubeを参照してください。 .com / watch？v = gePWtNAQcK8 幸運を祈ります。私も最近始めたばかりで、かなり良い結果が得られましたが、それでも調整しています。
于 2011-10-12T07:55:41.013 に答える
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静かな完全なdlibもあります。
特に、分類、回帰、クラスタリング、シーケンスラベリング、異常検出、特徴ランク付けを実行するためのアルゴリズムと、より専門的な計算を実行するためのアルゴリズムがあります。
于 2012-06-19T15:58:35.397 に答える
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SHARKは、適応システムの設計と最適化のためのモジュラーC++ライブラリです。これは、線形および非線形最適化の方法、特に進化的および勾配ベースのアルゴリズム、カーネルベースの学習アルゴリズムとニューラルネットワーク、およびその他のさまざまな機械学習手法を提供します。SHARKは、実際のアプリケーションをサポートするだけでなく、計算知能と機械学習のさまざまなドメインでの研究をサポートするツールボックスとして機能します。ソースは、Windows、Solaris、MacOS X、およびLinuxのプラットフォームと互換性があります。
于 2012-11-10T06:30:23.800 に答える