좋은 C ++ 지원 벡터 머신 (SVM) 라이브러리를 알고 있습니까? [닫은

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문제

좋은 C ++ SVM 라이브러리를 알고 있습니까? http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ 그러나 지금까지 나는 화려하지 않았다.

나는 또한 들었습니다 svmlight 그리고 tinysvm. 당신은 그들을 시도 했습니까? 새로운 선수?

감사 !

도움이 되었습니까?

해결책

  • SVMTORCH (대규모 회귀 문제에 대한 벡터 머신 지원) 토치 기계 학습 라이브러리.
  • MySVM - 최적화 알고리즘을 기반으로합니다 SVM-Light.

SVM 라이브러리의 포괄적 인 목록을 찾을 수 있습니다 여기.

다른 팁

나는 전에 svmlight를 사용했고 매우 안정적이고 빠른 것으로 나타났습니다. 나는 그것을 사용하는 좋은 경험을 가지고 있었고 그것을 추천 할 것입니다.

그러나 LiBSVM보다 SVMLight에 대한 문서가 적을 수 있다고 생각합니다. Thorsten Joachims의 논문과 소스 코드의 주석. 일반적으로 따라하기가 어렵지는 않았지만 배경을 이해하려면 사전에 논문을 읽어야합니다. 그것은 또한 당신에게 중요한 경우 c ++가 아닌 순수한 C로 작성되었습니다.

'새로운 플레이어'에 관해서는, 새로운 연구는 대부분 SVM 최적화 알고리즘을보다 효율적으로 만드는 것입니다. 예를 들어, 확률 론적 구배 배출을 사용합니다 SVMSGD 그리고 페가소스. 나는 이러한 알고리즘의 구현을 보지 못했지만 연구 코드이므로 그것이 당신의 주요 관심사라면 특히 따르는 것이 쉽지 않을 것으로 기대하지 않을 것입니다.

다음은 또 다른 몬스터 목록입니다 SVM 패키지, 라이브러리 및 SVM 응용 프로그램.

도 있습니다 dlib, 조용히 완성합니다.

특히, 분류, 회귀, 클러스터링, 시퀀스 라벨링, 이상 감지 및 기능 순위를 수행하기위한 알고리즘뿐만 아니라보다 전문화 된 계산을위한 알고리즘이 있습니다.

시작하는 가장 좋은 방법은 웹 사이트에서 제공되는 LIBSVM 안내서, LIBSVM을 설치하는 방법에 대한 좋은 시작 비디오 자습서를 읽고 첫 번째 Trainig/Classification 작업을 수행하는 것입니다.http://www.youtube.com/watch?v=gepwtnaqck8행운을 빕니다, 나는 또한 요즘 그것을 시작하고 있습니다. 내가 얻은 꽤 좋은 결과를 얻었지만 여전히 튜닝하고 있습니다.

상어

상어는 적응 시스템의 설계 및 최적화를위한 모듈 식 C ++ 라이브러리입니다. 선형 및 비선형 최적화, 특히 진화 및 그라디언트 기반 알고리즘, 커널 기반 학습 알고리즘 및 신경망 및 기타 다양한 기계 학습 기술을 제공합니다. Shark는 실제 응용 프로그램을 지원하고 계산 지능 및 기계 학습의 다양한 영역에 대한 연구를위한 도구 상자 역할을합니다. 소스는 Windows, Solaris, MacOS X 및 Linux의 다음 플랫폼과 호환됩니다.

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