LIBSVM

LIBSVM
LIBSVM
개발자치중창과 치젠린
안정된 릴리스
3.25 / 2021년 4월 14일; 15개월 전(2021-04-14)
저장소
기입처자바, C++
운영 체제크로스 플랫폼
유형기계 학습
면허증.BSD
웹 사이트www.csie.ntu.edu.tw/~sublin/libsvm

LIBSVM과 LIBLINARE는 모두 국립 대만 대학에서 개발되었으며 C API를 사용하여 C++로 작성되었습니다.LIBSVM은 분류와 [1]회귀를 지원하는 커널라이즈드 벡터 머신(SVM)에 대해 순차적 최소 최적화(SMO) 알고리즘을 구현합니다.LIBLINARE는 좌표 강하 [2]알고리즘을 사용하여 학습된 선형 SVM 및 로지스틱 회귀 모델을 구현합니다.

두 라이브러리의 SVM 학습 코드는 GATE, KNIME, Orange[3] 및 skikit-learn [4]등의 다른 오픈 소스 머신 학습 툴킷에서 재사용되는 경우가 많습니다.Java, MATLAB, R, Python 등의 프로그래밍 언어에 대한 바인딩과 포트가 존재합니다.

두 라이브러리 모두 3절 BSD [5][6]라이센스로 출시된 무료 소프트웨어입니다.

레퍼런스

  1. ^ Chang, Chih-Chung; Lin, Chih-Jen (2011). "LIBSVM: A library for support vector machines". ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology. 2 (3). doi:10.1145/1961189.1961199.
  2. ^ R.-E. Fan; K.-W. Chang; C.-J. Hsieh; X.-R. Wang; C.-J. Lin (2008). "LIBLINEAR: A Library for Large Linear Classification". Journal of Machine Learning Research. 9: 1871–1874.
  3. ^ Janez Demšar; Tomaž Curk; Aleš Erjavec; Črt Gorup; Tomaž Hočevar; Mitar Milutinovič; Martin Možina; Matija Polajnar; Marko Toplak; Anže Starič; Miha Stajdohar; Lan Umek; Lan Žagar; Jure Žbontar; Marinka Žitnik; Blaž Zupan (2013). "Orange: data mining toolbox in Python" (PDF). Journal of Machine Learning Research. 14 (1): 2349–2353.
  4. ^ scikit-learn developers. "1.4. Support Vector Machines". scikit-learn.org. Retrieved 12 May 2022.
  5. ^ "COPYRIGHT". LIBSVM. National Taiwan University.
  6. ^ "COPYRIGHT". LIBLINEAR. National Taiwan University.

외부 링크


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