libsvm2.91

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matlab环境下适用的libsvm2.91
详细介绍如何在matlab环境中使用svm的方法已经在readme文档中说明。
更新版libsvm farutoversion-libsvm-mat-2.89-3-farutoVer1.rar
我自己开发的一个新版libsvm,基于libsvm-mat-2.89-3版本,新增了SVMcgForClass.m和SVMcgForRegress.m,支持使用网格搜索方法来优化参数c和g的选择。详细介绍和使用方法请参考这篇帖子:https://www.ilovematlab.cn/thread-47819-1-1.html。同时,11.jpg文件中也提供了使用说明。
MATLAB LibSVM 工具箱简介
LibSVM 是一个被广泛使用的支持向量机 (SVM) 库,由国立台湾大学开发。其 MATLAB 工具箱为用户提供了简洁易用的接口,方便用户在 MATLAB 环境下使用 LibSVM 进行数据分析和模型训练。该工具箱包含了多种 SVM 算法的实现,例如 C-SVC、nu-SVC、one-class SVM 等,并支持多种核函数,例如线性核、多项式核、径向基函数核等。用户可以通过该工具箱方便地进行参数选择、模型训练、模型评估等操作。
MAT格式数据转LIBSVM格式工具
该工具可以将 MAT 格式的数据转换为 LIBSVM 格式的数据,并将转换后的数据保存为 TXT 文件。
Libsvm 数据格式转换及应用
Libsvm 使用特定的数据格式,与 UCI 等数据集格式不同。UCI 数据集通常以标签和属性值对的形式组织,例如 “+1 1:0.78 2:1 3:1 ...”。 Libsvm 官方提供的测试数据采用 C++ 版本格式,需要使用 libsvmread 函数进行格式转换,以便在 Matlab 环境下使用。
libsvm 3.17-MATLAB版本编译指南
libsvm 3.17 是台湾林智仁发布的最新版本数据包。通过简单的编译步骤,您可以将其转换为MATLAB版本。编译过程非常简便,网上有许多详细的教程,跟随步骤即可轻松完成转换。
libsvm-mat-3.0-1 工具包
libsvm-mat-3.0-1 工具包在 MATLAB 环境中实现支持向量机 (SVM) 的分类与预测功能。
基于MATLAB的libsvm分类工具箱
libsvm工具箱基于MATLAB平台,用于分类任务的实现。该工具集集成了支持向量机(SVM)算法,为用户提供了一种有效的分类解决方案。
libsvm应用指南(台湾林智仁)(C版本)
在Windows和Linux环境下,利用Matlab软件进行分类和回归分析等操作,通过提供的接口实现,无需深入了解函数细节。这是一个C版本,具有快速运行速度和高效率的特点。
libsvm3.1的应用及林智仁
libsvm是一款常用的模式识别工具,林智仁教授开发的版本提供了方便的模式识别功能。对于学术作业而言,尝试使用它可能会带来便利。