In diesem Wikipedia article about SVM gibt es eine Reihe von Links zu verschiedenen Implementierungen von MATLAB Toolboxen für Support Vector Machines. Kann jemand vorschlagen, welche von denen in Bezug auf Geschwindigkeit, Benutzerfreundlichkeit usw. am besten ist?Beste MATLAB Toolbox, die Support Vector Regression implementiert?
Ich habe libSVM verwendet. Es ist ziemlich schnell und einfach und bietet auch einige nützliche Tools. Es gibt einige Beispiele dafür here. Die andere nette Sache ist, dass es auch Implementierungen in C++ und Java gibt. Wenn Sie also außerhalb von Matlab entwickeln müssen (um beispielsweise einen Prototypen in etwas Schnelles zu verwandeln), haben Sie eine vertraute Oberfläche, mit der Sie arbeiten können.
Ohne Zweifel ist Cawley das Beste.
können Sie immer MathWorks Implementierung von SVM verwenden in der Bioinformatics Toolbox mit den Funktionen: svmtrain und svmclassify, die wie üblich haben ausgezeichnete Dokumentation
Er fragt nach Supportvektorregression, nicht nach binärer Klassifikation. – Nikhil
diese Antwort Ihre Frage nicht direkt, aber wenn Sie ein M-Skript beschleunigen möchten, schauen Sie in die eingebettete Matlab-Toolbox und die MEX-Funktionen. Im Grunde können Sie diese Tools verwenden, um Ihre M-Skripte zu kompilieren, ich habe es getan und ich bekomme eine Leistungssteigerung in minimaler Größenordnung. Die Leute am MW sagen, dass Sie 100-fache Verbesserung bekommen können.
Wow, es ist eine lange Zeit her, seit ich Support Vector Machine in einem öffentlichen Forum verwendet gehört habe. – willasaywhat