ЛИБСВМ

ЛИБСВМ
Разработчик(и)	Чи-Чунг Чанг и Чи-Джен Линь
Стабильная версия	3.3 / 11 августа 2022 г .; 23 месяца назад
Репозиторий	github .с /cjlin1 /libsvm ;
Написано в	Ява , С++
Операционная система	Кросс-платформенный
Тип	Машинное обучение
Лицензия	БСД
Веб-сайт	www .чи .раздел .edu .tw /~cjlin /libsvm

LIBSVM и LIBLINEAR — две популярные с открытым исходным кодом машинного обучения библиотеки , обе разработаны в Национальном тайваньском университете и написаны на C++ , но с C API. LIBSVM реализует алгоритм последовательной минимальной оптимизации (SMO) для с ядром машин опорных векторов (SVM), поддерживая классификацию и регрессию . ^[1]LIBLINEAR реализует линейные SVM и логистической регрессии, модели обученные с использованием алгоритма спуска по координатам . ^[2]

Код обучения SVM из обеих библиотек часто повторно используется в других наборах инструментов машинного обучения с открытым исходным кодом, включая GATE , KNIME , Orange. ^[3] и scikit-learn . ^[4]Привязки и порты существуют для таких языков программирования, как Java , MATLAB , R , Julia и Python . Он доступен в библиотеке e1071 на R и scikit-learn на Python.

Обе библиотеки являются свободным программным обеспечением из 3 пунктов , выпущенным под лицензией BSD . ^[5]^[6]

Ссылки

^ Чанг, Чи-Чунг; Линь, Чи-Джен (2011). «LIBSVM: библиотека для машин опорных векторов». Транзакции ACM в интеллектуальных системах и технологиях . 2 (3). дои : 10.1145/1961189.1961199 . S2CID 961425 .
^ Р.-Э. Вентилятор; К.-В. Чанг; К.-Ж. Се; Х.-Р. Ван; К.-Ж. Лин (2008). «LIBLINEAR: библиотека для большой линейной классификации» . Журнал исследований машинного обучения . 9 : 1871–1874.
^ Янез Демшар; Томаж Цурк; Алеш Эрьявец; линия Горупа; Томаж Хочевар; Митар Милутинович; Мартин Можина; Матия Полайнар; Марко Топлак; Анже Старич; Миха Стайдохар; Лен Умек; Флакс Сойер; Юре Жбонтар; Маринка Житник; Блаж Жупан (2013). «Оранжевый: набор инструментов для интеллектуального анализа данных на Python» (PDF) . Журнал исследований машинного обучения . 14 (1): 2349–2353.
^ разработчики scikit-learn. «1.4. Машины опорных векторов» . scikit-learn.org . Проверено 12 мая 2022 г.
^ «АВТОРСКОЕ ПРАВО» . ЛИБСВМ . Национальный Тайваньский университет.
^ «АВТОРСКОЕ ПРАВО» . ЛИБЛИНЕЙНЫЙ . Национальный Тайваньский университет.

Внешние ссылки

Эта о бесплатном программном обеспечении с открытым исходным кодом статья незавершена . Вы можете помочь Википедии, расширив ее .

[1] Чанг, Чи-Чунг; Линь, Чи-Джен (2011). «LIBSVM: библиотека для машин опорных векторов». Транзакции ACM в интеллектуальных системах и технологиях . 2 (3). дои : 10.1145/1961189.1961199 . S2CID 961425 .

[2] Р.-Э. Вентилятор; К.-В. Чанг; К.-Ж. Се; Х.-Р. Ван; К.-Ж. Лин (2008). «LIBLINEAR: библиотека для большой линейной классификации» . Журнал исследований машинного обучения . 9 : 1871–1874.

[3] Янез Демшар; Томаж Цурк; Алеш Эрьявец; линия Горупа; Томаж Хочевар; Митар Милутинович; Мартин Можина; Матия Полайнар; Марко Топлак; Анже Старич; Миха Стайдохар; Лен Умек; Флакс Сойер; Юре Жбонтар; Маринка Житник; Блаж Жупан (2013). «Оранжевый: набор инструментов для интеллектуального анализа данных на Python» (PDF) . Журнал исследований машинного обучения . 14 (1): 2349–2353.

[scikit-learn-4] разработчики scikit-learn. «1.4. Машины опорных векторов» . scikit-learn.org . Проверено 12 мая 2022 г.

[5] «АВТОРСКОЕ ПРАВО» . ЛИБСВМ . Национальный Тайваньский университет.

[6] «АВТОРСКОЕ ПРАВО» . ЛИБЛИНЕЙНЫЙ . Национальный Тайваньский университет.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]