¿La mejor caja de herramientas de MATLAB que implementa la Regresión de vectores de soporte? [cerrado]

Question

En este artículo de Wikipedia sobre SVM hay una serie de enlaces a diferentes implementaciones de Cajas de herramientas MATLAB para máquinas de vectores de soporte. ¿Alguien podría sugerir cuál de estos es el mejor en términos de velocidad, facilidad de uso, etc.?

Answer 1

He usado libSVM . Es bastante rápido y fácil, y también proporciona algunas herramientas útiles. Hay algunos ejemplos de esto en uso aquí . La otra cosa buena es que también hay implementaciones en C ++ y Java, por lo que si necesita desarrollarse fuera de Matlab (por ejemplo, para convertir un prototipo en algo rápido), tendrá una interfaz familiar con la que trabajar.

Answer 2

Sin lugar a dudas, Cawley's es el mejor.

http://theoval.sys.uea.ac.uk/svm/ caja de herramientas /

Answer 3

Siempre se puede usar la implementación de MathWorks de SVM en Bioinformatics Toolbox con las funciones: svmtrain y svmclassify , que como siempre tienen una excelente documentación

Answer 4

Esto no responde a su pregunta directamente, pero si desea acelerar una secuencia de comandos M, consulte la caja de herramientas matlab integrada y las funciones MEX. Básicamente, puedes usar estas herramientas para compilar tus scripts M, lo he hecho y obtengo una ganancia de orden de magnitud mínima. La gente en el MW dice que puedes obtener una mejora de 100 veces.