libsvm是一款由臺灣大學(xué)林智仁(Lin Chih-Jen)教授開發(fā)的簡單易用、快速有效的SVM模式識別與回歸的軟件包。這套庫運算速度還是挺快的，可以很方便的對數(shù)據(jù)做分類或回歸。由于libSVM程序小，運用靈活，輸入?yún)?shù)少，并且是開源的，易于擴展，因此成為目前國內(nèi)應(yīng)用最多的SVM的庫。
 

libsvm不但提供了編譯好的可在Windows系列系統(tǒng)的執(zhí)行文件，還提供了源代碼，方便改進、修改以及在其它操作系統(tǒng)上應(yīng)用；libsvm對SVM所涉及的參數(shù)調(diào)節(jié)相對比較少，提供了很多的默認(rèn)參數(shù)，利用這些默認(rèn)參數(shù)可以解決很多問題；并提供了交互檢驗(Cross Validation)的功能，可以解決C-SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR等問題，包括基于一對一算法的多類模式識別問題。
為了方便大家體驗，多多小編為大家提供最新版的libsvm程序下載，該軟件包以源代碼和可執(zhí)行文件兩種方式給出的。如果是Windows系列操作系統(tǒng)，可以直接使用軟件包提供的程序，也可以進行修改編譯；如果是Unix類系統(tǒng)，必須自己編譯，軟件包中提供了編譯格式文件，在SGI工作站（操作系統(tǒng)IRⅨ6.5）上，使用免費編譯器GNU C++3.3編譯通過，有需求的朋友請下載使用。

libsvm軟件包介紹

下載軟件壓縮包，解壓，可以看到libsvm可分為5個文件夾和一些c++源碼文件，其詳細(xì)說明如下：
1、Java——主要是應(yīng)用于java平臺；
2、Python——是用來參數(shù)優(yōu)選的工具，稍后介紹；
3、svm-toy——一個可視化的工具，用來展示訓(xùn)練數(shù)據(jù)和分類界面，里面是源碼，其編譯后的程序在windows文件夾下；
4、tools——主要包含四個python文件，用來數(shù)據(jù)集抽樣(subset)，參數(shù)優(yōu)選（grid），集成測試(easy),數(shù)據(jù)檢查(checkdata)；
5、windows——包含libSVM四個exe程序包，我們所用的庫就是他們，里面還有個heart_scale，是一個樣本文件，可以用記事本打開，用來測試用的。
6、其他.h和.cpp文件都是程序的源碼，可以編譯出相應(yīng)的.exe文件。其中，最重要的是svm.h和svm.cpp文件，svm-predict.c、svm-scale.c和svm-train.c（還有一個svm-toy.c在svm-toy文件夾中）都是調(diào)用的這個文件中的接口函數(shù)，編譯后就是windows下相應(yīng)的四個exe程序。
7、另外，里面的 README 跟 FAQ也是很好的文件，對于初學(xué)者如果E文過得去，可以看一下。

libsvm在windows操作系統(tǒng)中使用教程

把LibSVM包解壓到相應(yīng)的目錄（因為只需要里面windows文件夾中的文件，所以可以只把windows文件夾拷到相應(yīng)的目錄即可）
進入libsvm\windows，可以看到這幾個exe文件：
①svm-predict: svmpredict test_file mode_file output_file 依照已經(jīng)train好的model ，輸入新的數(shù)據(jù)，并輸出預(yù)測新數(shù)據(jù)的類別。
②svm-scale：有時候特征值的波動范圍比較大需要對特征數(shù)據(jù)進行縮放，可以縮放到0--1之間（自己定義）。
③svm-toy：似乎是圖形界面，可以自己畫點，產(chǎn)生數(shù)據(jù)等。
④svm-train：svmtrain [option] train_file [model_file] train 會接受特定格式的輸入，產(chǎn)生一個model 文件。