LibSVM和LibLinear有什么区别
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libsvmliblinear都是实现支持向量机的软件库。有什么不同?以及差异如何使liblinear比libsvm更快?

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实际上,在libsvm中实现的SMO算法(对内核和线性SVM均有效)的复杂度为O(n ^ 2)或O(n ^ 3),而liblinear为O(n)但不支持内核SVM。 n是训练数据集中的样本数。

因此,对于中型到大型规模的企业,可以不用考虑内核,而可以使用liblinear(或者可以看看近似的内核SVM求解器,例如LaSVM )。

编辑:实际上,libsvm在10k采样时变得非常缓慢。

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SVM是支持向量机 ,基本上是线性分类器,但是使用许多核变换可以将非线性问题事先转换为线性问题。

从上面的链接来看,没有那些内核转换,liblinear似乎是一回事。因此,正如他们所说,在不需要内核转换的情况下(它们提到了文档分类),它将更快。

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来自: http : //www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/liblinear.pdf

它支持L2正则逻辑回归(LR),L2损失和L1损失线性支持向量机(Bosser et al。,1992)。它继承了流行的SVM库LIBSVM的许多功能。

您可能还会从其中一位创建者那里看到一些有用的信息: http : //agbs.kyb.tuebingen.mpg.de/km/bb/showthread.php? tid= 710

我要说的主要思想是,对liblinear进行了优化以处理线性分类(即,无需内核),而线性分类只是libsvm的众多功能之一,因此从逻辑上讲,它可能与liblinear不匹配。分类准确性。显然,我在这里做了一些概括,而差异的确切细节可能会在上面链接的论文以及libsvm网站上相应的libsvm用户指南中进行介绍。

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