LIBSVM

我自己开发的一个新版libsvm，基于libsvm-mat-2.89-3版本，新增了SVMcgForClass.m和SVMcgForRegress.m，支持使用网格搜索方法来优化参数c和g的选择。详细介绍和使用方法请参考这篇帖子：https://www.ilovematlab.cn/thread-47819-1-1.html。同时，11.jpg文件中也提供了使用说明。

LibSVM 是一个被广泛使用的支持向量机 (SVM) 库，由国立台湾大学开发。其 MATLAB 工具箱为用户提供了简洁易用的接口，方便用户在 MATLAB 环境下使用 LibSVM 进行数据分析和模型训练。该工具箱包含了多种 SVM 算法的实现，例如 C-SVC、nu-SVC、one-class SVM 等，并支持多种核函数，例如线性核、多项式核、径向基函数核等。用户可以通过该工具箱方便地进行参数选择、模型训练、模型评估等操作。

开源社区的老牌利器 libsvm，训练分类器的好帮手。它用起来还蛮方便的，支持多种语言，像是 Python、Java、MATLAB 都能无缝集成，调试也省心。你只要准备好训练数据，就能快速上手跑出结果。 libsvm 的命令行工具挺简洁的，参数设置也比较清晰，比如要做标准的二分类，只用几行命令就能搞定。它还自带了交叉验证功能，测试效果不用再自己写一堆额外代码，省了不少事。 如果你对性能比较讲究，可以看看优化 SVM 参数那篇文章，讲得还挺细，像gamma、C这些参数怎么调，影响还真挺大的。 训练数据太大？不想浪费资源？那你会用得上特征约简的技巧。把没用的信息过滤掉再丢进 libsvm，训练效率

支持向量（SVDD）的 Matlab 实现配合 libsvm 工具箱，真的是做一类分类和异常检测时蛮顺手的一套组合。算法核心其实挺直观的：用一个“最小的球”把正常数据圈起来，圈外的就当成异常。你可以把它想成二维空间里的一个圆，简单粗暴但效果不错。用 Matlab 来搞这个模型还挺方便，尤其是在调参和可视化上，响应也快。你用fmincon这类优化函数，结合svdd_train.m这种自写脚本，训练过程一目了然。哦对，数据预别忘了，特征缩放啥的该有还得有。libsvm也能跑 SVDD，虽然主打的是 SVM，但它那个 C 语言接口还挺灵活，跨平台移植性也强。你只要设置好-s 2参数（表示一类 SVM

该工具可以将 MAT 格式的数据转换为 LIBSVM 格式的数据，并将转换后的数据保存为 TXT 文件。

libsvm 3.17 是台湾林智仁发布的最新版本数据包。通过简单的编译步骤，您可以将其转换为MATLAB版本。编译过程非常简便，网上有许多详细的教程，跟随步骤即可轻松完成转换。

libsvm 的多语言版本 libsvm-3.18 挺好用的，尤其是你要在不同项目里跑 SVM 模型的时候，省了不少事。Java、Matlab、Python 接口都配好了，拿来即用，响应也快，代码也简单，适合做原型或者集成进生产环境都没问题。 支持向量机的核心逻辑其实不复杂，简单说就是找条线，把两类数据分开，而且要分得漂亮点——间距大、容错强。这时候要是数据线性分不开，libsvm 里内置的核函数就派上用场了，像RBF、poly这些都能直接调。 libsvm-3.18 里头还挺贴心的，分类（C-SVC、ν-SVC）和回归（ε-SVR、ν-SVR）都照顾到了。你用起来只要注意格式转换，训练数据预

支持向量机的老牌库 libsvm 3.20，算是搞 SVM 入门时绕不开的一套资源。功能比较全，训练、预测、参数优化都有，连 matlab 接口都集成得挺好。如果你想自己调调参数，还能用它自带的 GUI 工具，图形化操作方便不少。 支持向量、核函数、软间隔这些 SVM 关键概念，在 libsvm 里都能看到实际代码体现。比如调 C 和 gamma 时用它自带的 Grid Search，就挺省事。 核函数支持得也全，像 RBF、线性核、多项式核这些全都有，甚至你还可以自定义核函数。对于搞科研或者比赛的同学，这点就实用了。 性能上也还不错，3.20 版本做了不少优化，大数据集时训练速度提升蛮。内存

libsvm工具箱基于MATLAB平台，用于分类任务的实现。该工具集集成了支持向量机（SVM）算法，为用户提供了一种有效的分类解决方案。

在Windows和Linux环境下，利用Matlab软件进行分类和回归分析等操作，通过提供的接口实现，无需深入了解函数细节。这是一个C版本，具有快速运行速度和高效率的特点。