そこに良いC++ SVMライブラリがありますか？ libsvm http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/を試しましたが、これまで私は驚きませんでした。良いC++サポートベクターマシン（SVM）ライブラリを知っていますか？
私はまた、SVMLightとTinySVMについて聞いたことがあります。あなたはそれらを試しましたか？新しい選手？
ありがとうございます！ torch機械学習ライブラリに実装
Here's another monster listのSVMパッケージ、ライブラリ、およびSVMアプリケーションです。
私はこれまでSVMLightを使っていましたが、これは非常に安定していて高速です。私はそれを使用して良い経験をして、それをお勧めします。
しかし、私はおそらくlibSVMよりもSVMLightに関するドキュメントは少ないと思う。 Thorsten Joachimsの論文とソースコードのコメントだけです。私はソースが一般的にはあまりにも難しいとは思っていませんでしたが、背景を理解するためには事前に論文を読む必要があります。 C++ではなく、純粋なC言語で書かれています。
「新しいプレーヤー」に関しては、新しい研究は、SVM最適化アルゴリズムをより効率的にすることに主にあります。たとえば、svmsgdおよびpegasosのような確率的勾配降下を使用します。私はこれらのアルゴリズムの実装を見ていませんでしたが、それは研究コードなので、それがあなたの主な関心事であれば、特に従うのが簡単だとは思いません。
始めるための最善の方法は、ウェブサイトで提供さLIBSVMガイドを読むことです、また、LIBSVMをインストールし、ウル最初trainig /分類タスクを行う方法の良い出発ビデオチュートリアルは、ここで見つけることができます： http://www.youtube.com/watch?v=gePWtNAQcK8 それに幸運、私はちょうどそれを開始している、私は得たかなり良い結果が、まだそれを調整します。
dlibもあり、静かな状態です。
特に、分類、回帰、クラスタリング、シーケンスラベリング、異常検出、特徴ランキング、さらに特殊な計算を行うアルゴリズムを実行するアルゴリズムがあります。
SHARKは、適応システムの設計と最適化のためのモジュラーC++ライブラリです。線形および非線形最適化、特に進化的および勾配ベースのアルゴリズム、カーネルベースの学習アルゴリズムおよびニューラルネットワーク、および様々な他の機械学習技術のための方法を提供する。 SHARKは、現実世界のアプリケーションをサポートするツールボックスとして機能するだけでなく、計算知能と機械学習のさまざまな領域での研究をサポートします。ソースは、Windows、Solaris、MacOS X、およびLinuxのプラットフォームと互換性があります。
libsvmは素晴らしいですが、本当にうまく動作します。 –
ええ、私はもう少しそれを使用して、今私はそれが私のために十分にうまく動作すると言うことができます:) – levesque
LibSVMとSVMLightはよく知られている成熟したライブラリです。 – mrgloom