LBSVM——支持向量机的一个库

Chih Chung Chang和志仁麟



版本3.24发布于2019年9月11日。它进行了一些小的修复。
LIB支持向量机工具提供许多扩展的LBSVM。如果您需要在LIBSVM不支持的功能,请检查它。
我们现在有一个漂亮的页面LIbSVM数据集在LIbVM格式中提供问题。
实用的SVM分类指南现在可用!(主要为初学者编写)
现在,对于那些对SVM一无所知的用户来说,我们有一个简单的脚本(Apple,Py)。它使一切都自动化——从数据缩放到参数选择。
参数选择工具GRAP.PY生成交叉验证的下列轮廓精度。要使用这个工具,还需要安装Python侏儒.

要了解参数选择的重要性,请参见我们的指南适合初学者。
使用LIbSVM,我们组是IJCNN 2001挑战(三个竞赛中的两个)的赢家,即EUNND世界范围的电力负荷预测竞赛,NIPS 2003特征选择挑战(第三位)WCCC 2008因果关系及预测挑战(两名获奖者之一)主动学习挑战2010(第二位)。

说明

线性支持向量机是一个支持向量分类的集成软件,(C-SVC,NSVC,回归(εSVR),N-SVR)和分布估计分布估计它支持多类分类。

从版本2.8开始,本文提出了一种SMO型算法:
R.E.Fe,P.H.Chen和C.J.L.利用二阶信息训练SVM的工作集选择《机器学习研究杂志》6,1889—1918,2005。你也可以在那里找到一个伪代码。如何引用LIB支持向量机

我们的目标是帮助其他领域的用户轻松地使用SVM作为工具。线性支持向量机提供一个简单的界面,用户可以很容易地将它与自己的程序连接起来。主要特点线性支持向量机包括


下载LBSVM

当前版本(版本3.24,2019年9月)线性支持向量机可以通过下载压缩文件葛兰素文件你也可以检查这个github目录。请给我们发电子邮件,如果你有问题下载文件。

程序包包括C++和Java的库源代码,以及一个简单的程序,用于缩放训练数据。提供了一个详细说明的自述文件。MS视窗用户,在zip文件中有一个子目录,包含二进制可执行文件。还包括预编译的Java类归档文件。

请阅读版权使用前通知线性支持向量机


图形界面

这里是一个简单的小程序演示SVM分类和回归。
单击绘图区域并使用“更改”更改数据类别。然后使用“Run”来查看结果。


选项的例子:-S 0 -C 10 -T 1 -G 1 -R 1 -D 3
用多项式核(U'V+ 1)^ 3和C=10对二进制数据进行分类

MyType:SVM的集合类型(默认值0)0(C-SVC 1)-NU-SVC 2:一类SVM(3)εSVR 4:NU-SVRα-T Kelnl类型:核函数的集合类型(默认2)-0:线性:U'*V* 1:多项式:(伽玛*U'*V+COEF0)^度2:径向基函数:EXP(-Gamm** U-V^ ^ 2)3:Sigh:GANH(伽玛*U'*V+COEF0)-D度:选项:γ-SV.核函数中的集合度(默认值3)-G-Gamma:核函数中的集合伽玛(默认1 / NUMIX特征)--R COEF0:在核函数中设置COEF0(默认值0)-C代价:设置C-SVC、εSVR和NU-SVR(默认1)-N-NU的参数C:设置NU SVC的参数NU,一类SVM;和NU-SVR(默认值0.5)-Pε:在εSVR(缺省值0.1)-m cache中的损失函数中设置ε:在MB中设置高速缓冲存储器大小(默认值100)-eε:设定终止准则的容忍度(默认值0.001)--H收缩:是否使用收缩的启发式算法,0或1(默认值1)-B概率概率估计:是否训练SVC或SVR模型用于概率估计,0或1(默认0)-WI权重:将类I的参数C设置为权重C,对于C-SVC(默认1),k在-G选项中意味着输入数据中的属性数。

要安装此工具,请阅读包中的自述文件。包中有Windows、X和Java版本。


附加信息如何引用LIB支持向量机

常见问题(常见问题解答)更改日志

参考文献线性支持向量机

关于NU-SVM和一类SVM的更多信息,请看

LIB支持向量机的接口与扩展

语言 描述 维持者及其从属关系 支持的LBSVM版本 链接
Java Java代码接近LIbSVM的C代码。 LIbSVM作者在台湾国立大学。 最新的 包括在线性支持向量机旅行包
Java 重构的Java代码用于更快的训练/测试。 戴维索格尔在加利福尼亚的大学,伯克利。 二点八八 JLBSVM
MATLAB与倍频程 一个简单的MATLAB和倍频程接口 LIbSVM作者在国立台湾大学。 最新的 包括在线性支持向量机旅行包
R 请按键入安装安装包(E1071')在R命令行提示下。文件实例 大卫·梅耶尔在维特沙夫斯大学维也纳(维也纳经济与工商管理大学) 三点二三 万维网
Python 自从2.33版以来,Python接口已经被包含在LIBSVM中。 由发起卡尔·斯泰林在惠普实验室。由LIbSVM作者更新/维护。 最新的 包括在线性支持向量机旅行包
巨蟒与蟒蛇 框架在PCVM中提供的接口 来自德国的Uwe Schmitt 二点七一 PCVSVM
Perl γ Matthew Laird在加拿大西蒙·弗雷泽大学和Saul Rosa 三点一二 Perl线性支持向量机
红宝石 基于LBSVM的Ruby语言绑定 C. Florian Ebeling和Rimas Silkaitis 三点一八 RB-LIB支持向量机
红宝石 通过SWIG的红宝石接口 曾曾 二点九 红宝石威士忌
韦卡 γ Yasser EL Manzalawy和爱荷华州立大学的VasutHunavar。 二点八 WLSVM
J.N. γ 尼古拉斯面板 三点二零 JS接口
JavaScript JavaScript的LBSVM端口 丹尼尔科斯特罗 最新的 JavaScript端口
斯卡拉布 γ 来自柏林工业大学的Holger Nahrstaedt 三点二零 ScILAB接口
普通LISP LIbSVM的通用LISP包装器 G或MELIS 二点八八 通用LISP包装器
CLSIP FFI基于CLSISP的接口 山姆史坦格尔德 二点九 CLISP LibSVM模
哈斯克尔 Haskell与LBSVM的结合 圣保罗 三点一 哈斯克尔结合
奥卡姆 一种结合LBSVM的OCAML 奥利弗顾 三点一六 OCAM绑定
尼姆罗德 用于LIbVM的包装器尼姆罗德 安德烈亚斯·鲁普夫 三点一二 LIbVM包装器
.NET .NET的LBSVM 尼古拉斯面板 三点一七 LIbSVM网络
.NET LIB支持向量机的网络转换 马修·约翰逊 二点八九 虚拟网络
库达 基于CUDA框架的GPU加速LBSVM A. Athanasopoulos、A. Dimou、V.M.扎扎斯和I. Kompatsiaris在CITH-ITI MKLAB
细胞 利用单元处理器加速LBSVM 莫雷诺马佐拉意大利波罗尼亚大学 二点八九 利布斯莫
LabVIEW LabVIEW与LBVSVM接口。两个Windows / Linux都支持。 奥斯坦司坦 三点二零 LabVIEW接口
C.* LBSVM的C语言包装 Erhan能 三点二三 GITHUB目录
PHP 用于PHP的LBVSVM绑定 伊恩理发师 最新的(LIVSVM必须首先安装) PHP绑定
朱丽亚 朱丽亚的LIbSVM绑定 Simon Kornblith、Matti Pastell等。 三点二二 朱丽亚的LIbSVM绑定
朱丽亚 朱丽亚中的SVR 维利米尔V 三点二二 朱丽亚中的SVR
安卓 基于Android的LBSVM 余志东在密歇根大学 三点二零 基于Android的LBSVM
葛特儿 用于LBSVM的GRITL包装器 艾林·考特里尔在维克森林大学 三点二二 用于LBSVM的GRITL包装器
LIBSVM在GO中的应用 艾德沃克 三点一八 LIBSVM在GO中的应用


致谢这项工作部分由台湾国家科学委员会通过NSC 892213-E-02-106资助。作者感谢他们的群组成员和用户有助于讨论和评论。请发送意见和建议志仁麟.