关于SVM软件工具的比较

还有SVM-torch 不过主要还是用你说的这两个吧

首先无疑libsvm是最受欢迎的软件， 其引用率可快上万了， 主要原因是SVM的应用领域太广， 这个工具使用方便， 功能强大。 也有部分论文使用SVMlight， 但是作为分类使用的话大多数人不会去使用这个工具， 者有以下两种情况： 1：使用linear svm, SVMlight is fast 在linear kernel， 但是现在的话基本很少人用了， liblinear速度快， 性能也很好， 使用方便， linear svm大家都使用liblinear. 2: SVM-rank, 对于很多Ranking问题， SVM-Rank非常好用， 速度也快。 这个功能在libsvm里面是没有的。 【 在 gexplore 的大作中提到: 】 : 好像在文献中最常用的是SVMlight,然后是LIBSVM.其他还有吗? : 那么SVMlight 和 LIBSVM 这两者之间的优缺点有哪些? : 用哪一个来进行大量文本分类更好些呢? : ...................

比较常用liblinear

大规模的文本分类的话， kernel based SVM 可能会有速度上的问题， 有两个好的解决方案： 1： 直接使用linear SVM分类器， liblinear and SVMlight都可以使用， 但是liblinear又快又好。 2： 使用Vlfeat(efficient additive kernels via explicit feature map), 也就是先对特征进行直接的map, 然后用Liblinear, 线形的分类方法，kernel分类的性能，分类效果应该会很好， 这种方法适合large scale的问题， 简单性能很好。。。。 【 在 gexplore 的大作中提到: 】 : 好像在文献中最常用的是SVMlight,然后是LIBSVM.其他还有吗? : 那么SVMlight 和 LIBSVM 这两者之间的优缺点有哪些? : 用哪一个来进行大量文本分类更好些呢? : ...................