MATLAB-Builder-for-Java混合编程开发手册

Libsvm is a simple, easy-to-use, and efficient software for SVMclassification and regression. It solves C-SVM classification, nu-SVMclassification, one-class-SVM, epsilon-SVM regression, and nu-SVMregression. It also provides an automatic model selection tool forC-SVM classification. This document explains the use of libsvm.Libsvm is available at http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvmPlease read the COPYRIGHT file before using libsvm.Table of Contents=================- Quick Start- Installation and Data Format- `svm-train" Usage- `svm-predict" Usage- `svm-scale" Usage- Tips on Practical Use- Examples- Precomputed Kernels - Library Usage- Java Version- Building Windows Binaries- Additional Tools: Sub-sampling, Parameter Selection, Format checking, etc.- MATLAB/OCTAVE Interface- Python Interface-

LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数可以解决很多问题；并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件可以解决C-SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR等问题，包括基于一对一算法的多类模式识别问题。

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中科院的中文分词系统ICTCLAS是常用的分词软件  这个版本是2015版的

cmd命令下完美执行，需要库文件，自行安装

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LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数可以解决很多问题；并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件可以解决C-SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR等问题，包括基于一对一算法的多类模式识别问题。压缩包内包括测试数据与源码。