В этой статье Википедии о SVM существует ряд ссылок на различные реализации наборов инструментов MATLAB для поддержки векторных машин. Может ли кто-нибудь предположить, какие из них лучше всего с точки зрения скорости, простоты использования и т.д.?
Лучший набор инструментов MATLAB, который реализует поддержку векторной регрессии?
Ответ 1
Я использовал libSVM. Это довольно быстро и легко, а также предоставляет некоторые полезные инструменты. Вот несколько примеров использования здесь. Другая приятная вещь заключается в том, что в С++ и Java тоже есть реализации, поэтому, если вам нужно разработать вне Matlab (например, превратить прототип в нечто быстродействующее), у вас будет знакомый интерфейс для работы.
Ответ 2
Без сомнения, Коули лучший.
Ответ 3
Вы всегда можете использовать MMWorks-реализацию SVM в Bioinformatics Toolbox с функциями: svmtrain и svmclassify, которые, как обычно, имеют отличную документацию
Ответ 4
Это не отвечает на ваш вопрос напрямую, но если вы хотите ускорить M script, просмотрите встроенный набор инструментов Matlab и функции MEX. В принципе, вы можете использовать эти инструменты для компиляции ваших M-скриптов, я сделал это, и я получаю минимальный прирост производительности. Люди в МВТ говорят, что вы можете добиться 100-кратного улучшения.