LIBSVM

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LIBSVM
作者 国立台湾大学
最新版 3.22 / 2016年12月22日(7か月前) (2016-12-22
プログラミング言語 C++, Java
ライセンス BSDライセンス
公式サイト www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/
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LIBLINEAR
作者 国立台湾大学
最新版 2.11 / 2017年3月29日(4か月前) (2017-03-29
プログラミング言語 C++
ライセンス BSDライセンス
公式サイト www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/liblinear/
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LIBSVMおよびLIBLINEARは広く使われるオープンソース機械学習ライブラリである。両方とも国立台湾大学で開発され、C言語APIを用いたC++で記述されている。LIBSVMはカーネル法を用いたサポートベクターマシン (SVM) の学習に使うSMOアルゴリズムを実装しており、分類回帰に対応している[1]。 LIBLINEARは線形SVMと、座標降下法英語版アルゴリズムを用いて学習するロジスティック回帰を実装している[2]

両ライブラリは三条項BSDライセンスのもとでリリースされたフリーソフトウェアである[3][4]

API[編集]

LIBSVM は、公式には、C++版とJava版の実装があり、C言語PythonMATLABOctave の API が配布されている。その他、第三者から R, Perl, Ruby, Weka, Common LISP, Haskell, OCaml, LabVIEW, PHP, .NET, Node.js, Scilab などのラッパーが配布されている。

LIBLINEAR は、公式には、C++版の実装があり、C言語PythonMATLABOctave の API が配布されている。その他、第三者から Java, R, Perl, Ruby, Weka, Common LISP, Scilab などのラッパーが配布されている。

利用[編集]

両ライブラリのSVM学習コードは他のオープンソース機械学習ツールキットでしばしば再利用される。例えばGATE英語版KNIME英語版Orange[5]scikit-learnなどで再利用されている。

脚注・参考文献[編集]

  1. ^ Chang, Chih-Chung; Lin, Chih-Jen (2011). “LIBSVM: A library for support vector machines”. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 2 (3). 
  2. ^ R.-E. Fan; K.-W. Chang; C.-J. Hsieh; X.-R. Wang; C.-J. Lin (2008). “LIBLINEAR: A library for large linear classification”. Journal of Machine Learning Research 9: 1871–1874. 
  3. ^ LIBSVM COPYRIGHT”. National Taiwan University. 2013年8月17日閲覧。
  4. ^ LIBLINEAR COPYRIGHT”. National Taiwan University. 2013年8月17日閲覧。
  5. ^ Janez Demšar; Tomaž Curk; Aleš Erjavec; Črt Gorup; Tomaž Hočevar; Mitar Milutinovič; Martin Možina; Matija Polajnar et al. (2013). “Orange: data mining toolbox in Python”. JMLR 14 (1): 2349–2353. http://eprints.fri.uni-lj.si/2267/1/2013-Demsar-Orange-JMLR.pdf. 

外部リンク[編集]