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libsvm-2.89
- 是一種線性方成的分類器。SVM透過統計的方式將雜亂的資料以NN的方式分成兩類，以便處理。LIBLINEAR is a linear classifier for data with millions of instances and features. It supports L2-regularized logistic regression (LR), L2-loss linear SVM, and L1-loss linear SVM. -Main features of LIBLINEA
liblinear-1.93
- 线性SVM分类代码，线性分类快速准确，如果数据量大则需要内存较大-Linear SVM classification code, fast and accurate linear classification, the large amount of data you need to memory
liblinear-1.94
- 线性SVM分类代码，线性分类快速准确，如果数据量大则需要内存较大-Linear SVM classification code, linear classification quickly and accurately, if a large amount of data you need to memory
liblinear-1.94
- liblinear1.94支持向量机的分类器-liblinear SVM classifier
liblinear-2.0
- Libsvm和Liblinear都是国立台湾大学的Chih-Jen Lin博士开发的，Libsvm主要是用来进行非线性svm 分类器的生成，提出有一段时间了，而Liblinear则是去年才创建的，主要是应对large-scale的data classification，因为linear分类器的训练比非线性分类器的训练计算复杂度要低很多，时间也少很多，而且在large scale data上的性能和非线性的分类器性能相当，所以Liblinear是针对大数据而生的。(Libsvm and Libli