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我有一个包含 2400 个样本和 10,000 个特征的数据集。所有数据都是二进制的（+1 或 -1）。我需要通过 SVM 算法运行它，以便我可以将我的算法与它进行比较。但是，我对 SVM 或使用哪个包知之甚少。我试着读一下，这样我就可以实现一个，但它超出了我的想象，我需要从中得到权重向量。我是 Windows 用户，我用 Java 实现了我的实现。我可以将我的数据导出到包含 1 和 0 的文本文件中。我可以访问 MatLab，但有些东西告诉我它会非常慢，并且不会真正在我的 1.6ghz 2gb RAM 笔记本电脑上运行得足够快（我需要它）。我必须运行该算法几百次才能获得准确的结果。

我真的只是在寻找可以在我的案例中使用的快速且易于理解的库或 SVM 实现。

谢谢你们。请随时提出任何其他问题以更好地帮助我。

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我最终使用了一个用于 SVN 灯的 JNI，可以在这里找到：http ://www.mpi-inf.mpg.de/~mtb/svmlight/

很快就知道如何使用它，而且速度惊人（几秒钟）。

于 2010-10-10T19:30:42.190 回答
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我认为没有任何途径可以“快速轻松地理解 SVM”。数学很难，在没有很好理解的情况下尝试训练一个人是一种非常快速的旅行，让自己在脚下开枪。

sourceforge 的 OpenSVM 肯定坐在那里。如果它是 Java 的，对你来说并不重要，只需下载一个 JDK。

我无法回答您关于 MatLab 中 SVM 训练程序的可能性能的问题，也许其他人可以。

于 2010-09-26T02:28:15.940 回答