From b60ffc84cd572f814e10c1ec18867ed238bbb8a7 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: =?UTF-8?q?=E9=99=88=E8=88=92=E9=9D=99?= <846671507@qq.com> Date: Tue, 11 Aug 2020 18:45:47 +0800 Subject: [PATCH] yingyong.txt --- yingyong.txt | 4 ++++ 1 file changed, 4 insertions(+) create mode 100644 yingyong.txt diff --git a/yingyong.txt b/yingyong.txt new file mode 100644 index 0000000..9afe191 --- /dev/null +++ b/yingyong.txt @@ -0,0 +1,4 @@ +SVM在各领域的模式识别问题中有应用,包括人像识别、文本分类、手写字符识别、生物信息学等。 +包含SVM的编程模块。 +按引用次数,由台湾大学资讯工程研究所开发的LIBSVM是使用最广的SVM工具。LIBSVM包含标准SVM算法、概率输出、支持向量回归、多分类SVM等功能,其源代码由C编写,并有JAVA、Python、R、MATLAB等语言的调用接口、基于CUDA的GPU加速和其它功能性组件,例如多核并行计算、模型交叉验证等。 +基于Python开发的机器学习模块scikit-learn提供预封装的SVM工具,其设计参考了LIBSVM。其它包含SVM的Python模块有MDP、MLPy、PyMVPA等。TensorFlow的高阶API组件Estimators有提供SVM的封装模型。