支持向量機實現之間的區別

Question

我想在Rapidminer中實現SVM。然而，我提出了幾種SVM實現，libsvm，mysvm，JMySVM，基於粒子羣優化的SVM和Evolutionary SVM。知道我知道這些實現之間的基本區別，但是他們知道要實現哪一個的優點和缺點是什麼？

我沒有找到關於這個在線的很多信息，我想避免嘗試一下，看看哪一個呈現最好的結果。所以我想知道我應該在哪種情況下使用它們。

Answer 1

從第一個，你似乎混淆不同的實現和算法。據我所知，libsvm，mysvm和JmySVM是通過sequential minimal optimization等算法解決SVM優化問題的標準實現。相反，您提到的其他支持向量機（另外）使用較少的常用方法，如粒子羣優化或演化算法進行優化。這樣的方法通常會給你很小的努力的近似值，這對於大規模問題可能是有利的（但我承認我不知道他們發明的確切動機）。

如果您正在尋找在機器學習和相關領域常見的SVM模型，我建議您嘗試圖書館libsvm。或者，你可以看看集合here。