libsvm

libsvm将复杂的SVM算法封装成了简单易上手的工具，可以训练各式各样的模型，凭借多语言接口能满足不同用户的训练需求，经过优化后的算法变得更厉害了，充分解决了适配性差的痛点，极大地提升了计算效率，让AI学习变得简单高效，好快速应用到生活场景中。

libsvm优势

1、预计算核矩阵：支持自定义核函数，通过预计算核矩阵导入，用来适配特殊数据结构。

2、多类分类：采用一对一策略，高效处理各种棘手问题，无需专门手动去拆解复杂任务。

3、概率估计：通过计算得出类别概率，参考预测置信度，很适合在各大决策场景中使用。

4、类别权重：为不同类别设置权重，解决样本不均衡的问题，进一步提升少数类识别率。

libsvm特点

1、交叉验证：内置交叉验证工具，会自动选择最优参数，高效处理大批量的文本数据。

2、模型持久化：将每次的训练模型都保存下来，可以跨平台进行测试，便于后期部署应用。

3、收缩技术：自动识别并移除对最优解无影响的样本，减少计算量，尤其适合大规模数据。

4、缓存机制：缓存核函数计算结果，避免重复计算，加快计算时间，快速得到最新的训练结果。

libsvm如何使用

1、它会支持各种类型的模型，都可以导入进去训练。

2、以前复杂的SVM算法现在变得简单好操作了，直接会自动计算。

3、训练好的模型可以再次验证，确保其可用性。