Meilleure boîte à outils MATLAB qui implémente la régression vectorielle de support? [fermé]

Question

Dans cet article de Wikipedia sur SVM , vous trouverez un certain nombre de liens vers différentes implémentations de Boîtes à outils MATLAB pour les machines à vecteurs de support. Quelqu'un pourrait-il suggérer lequel de ces choix est le meilleur en termes de vitesse, de facilité d'utilisation, etc.?

Answer 1

J'ai utilisé libSVM . C'est assez rapide et facile, et fournit aussi des outils utiles. Vous en trouverez quelques exemples ici . L’autre atout est qu’il existe également des implémentations en C ++ et en Java. Par conséquent, si vous devez vous développer en dehors de Matlab (pour transformer un prototype rapidement, par exemple), vous disposerez d’une interface familière.

Answer 2

Sans aucun doute, Cawley est le meilleur.

http://theoval.sys.uea.ac.uk/svm/ boîte à outils /

Answer 3

Vous pouvez toujours utiliser l’implémentation SVM de MathWorks dans Bioinformatics Toolbox avec les fonctions suivantes: svmtrain et svmclassify , qui disposent comme d’habitude d’une excellente documentation

Answer 4

Cela ne répond pas directement à votre question, mais si vous souhaitez accélérer un script M, examinez la boîte à outils et les fonctions MEX de matlab. Fondamentalement, vous pouvez utiliser ces outils pour compiler vos scripts M. Je l’ai fait et j’obtiens un gain de performance minimum de l'ordre de grandeur. Les employés du MW disent que vous pouvez obtenir une amélioration 100 fois supérieure.