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¿La mejor caja de herramientas de MATLAB que implementa Regresión vectorial de soporte? (4)
En este artículo de Wikipedia sobre SVM hay una serie de enlaces a diferentes implementaciones de cajas de herramientas de MATLAB para Support Vector Machines. ¿Alguien podría sugerir cuál de estos es mejor en términos de velocidad, facilidad de uso, etc.?
He usado libSVM . Es bastante rápido y fácil, y proporciona algunas herramientas útiles también. Hay algunos ejemplos de esto en uso aquí . El otro aspecto positivo es que también hay implementaciones en C ++ y Java, por lo que si necesita desarrollarse fuera de Matlab (para convertir un prototipo en algo rápido, por ejemplo), tendrá una interfaz familiar con la que trabajar.
Sin lugar a dudas, Cawley''s es el mejor.
Siempre puede utilizar la implementación de SVM de MathWorks en la Caja de herramientas de Bioinformatics con las funciones: svmtrain y svmclassify , que como de costumbre tienen una excelente documentación
Esto no responde a su pregunta directamente, pero si desea acelerar un script M, busque en la caja de herramientas incorporada de matlab y en las funciones MEX. Básicamente, puede usar estas herramientas para compilar sus scripts M, lo he hecho y obtengo un orden de magnitud de ganancia de rendimiento mínimo. La gente de MW dice que puedes obtener una mejora de 100 veces.