支持向量机实现之间的区别

Question

我想在Rapidminer中实现SVM。然而，我提出了几种SVM实现，libsvm，mysvm，JMySVM，基于粒子群优化的SVM和Evolutionary SVM。知道我知道这些实现之间的基本区别，但是他们知道要实现哪一个的优点和缺点是什么？

我没有找到关于这个在线的很多信息，我想避免尝试一下，看看哪一个呈现最好的结果。所以我想知道我应该在哪种情况下使用它们。

Answer 1

从第一个，你似乎混淆不同的实现和算法。据我所知，libsvm，mysvm和JmySVM是通过sequential minimal optimization等算法解决SVM优化问题的标准实现。相反，您提到的其他支持向量机（另外）使用较少的常用方法，如粒子群优化或演化算法进行优化。这样的方法通常会给你很小的努力的近似值，这对于大规模问题可能是有利的（但我承认我不知道他们发明的确切动机）。

如果您正在寻找在机器学习和相关领域常见的SVM模型，我建议您尝试图书馆libsvm。或者，你可以看看集合here。