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我尝试比较 R 中 SVM 的不同实现。除了 e1071 包中的 libsvm 实现之外,还有另一种实现吗?

一般来说,libsvm 是否有一个很好的替代方案来实现 nu-SVM 和 epsilon-SVM ?

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检查内核实验室包:

kernlab:基于内核的机器学习实验室

用于分类、回归、聚类、新奇检测、分位数回归和降维的基于内核的机器学习方法。在其他方法中,kernlab 包括支持向量机、谱聚类、内核 PCA、高斯过程和 QP 求解器。

Kernlabsksvm支持 C-svc、nu-svc、(分类)one-class-svc(新奇)eps-svr、nu-svr(回归)公式以及原生多类分类公式和约束 SVM 公式。 ksvm还支持回归的类概率输出和置信区间。

SVMlightklaR中提供了实现的接口

另请参阅 CRAN 任务视图机器学习和统计学习

于 2013-01-18T15:41:38.500 回答