在这个Wikipedia article about SVM中,有许多链接指向支持向量机的MATLAB工具箱的不同实现。任何人都可以建议哪些在速度,易用性方面最好?
答案 0 :(得分:2)
我使用过libSVM。它非常快速和简单,并提供了一些有用的工具。有一些使用它的例子here。另一个好处是在C ++和Java中也有实现,所以如果你发现自己需要在Matlab之外进行开发(例如,将原型变成快速的东西),你将拥有一个熟悉的界面来使用。
答案 1 :(得分:0)
毫无疑问,Cawley是最好的。
答案 2 :(得分:-1)
您可以随时在Bioinformatics工具箱中使用MathWorks的SVM实现,其功能包括: svmtrain 和 svmclassify ,这些通常都有出色的文档
答案 3 :(得分:-4)
这不直接回答您的问题,但如果您想加速M脚本,请查看嵌入式matlab工具箱和MEX函数。基本上,您可以使用这些工具来编译M脚本,我已经完成了,并且我获得了一个数量级的性能增益。 MW的人说你可以获得100倍的改善。