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LIBSVM

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』
LIBSVM
作者 国立台湾大学
最新版
3.35[1] ウィキデータを編集 / 2024年8月31日 (8か月前)
リポジトリ ウィキデータを編集
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/
テンプレートを表示
LIBLINEAR
作者 国立台湾大学
最新版
2.48[2] / 2025年1月4日 (4か月前) (2025-01-04)
リポジトリ https://github.com/cjlin1/liblinear
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/
テンプレートを表示

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[3]。 LIBLINEARは線形SVMと、座標降下法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[4]

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自由ソフトウェアである[5][6]

API

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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

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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[7]scikit-learnなどで再利用されている。

脚注・参考文献

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  1. ^ "Release v335"; 閲覧日: 2025年3月20日; 出版日: 2024年8月31日.
  2. ^ Release v248 · cjlin1/liblinear · GitHub”. 2025年3月20日閲覧。
  3. ^ Chang, Chih-Chung; Lin, Chih-Jen (2011). “LIBSVM: A library for support vector machines”. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 2 (3). 
  4. ^ 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. 
  5. ^ LIBSVM COPYRIGHT”. LIBSVM. National Taiwan University. 2013年8月17日閲覧。
  6. ^ LIBLINEAR COPYRIGHT”. LIBLINEAR. National Taiwan University. 2013年8月17日閲覧。
  7. ^ 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

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