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libsvm-mat-2.82-2
- LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副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；该软件还有一个特点，就是对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数就可以解决很多问题-LIBSVM Linzhiren Taiwan University (Lin Chih-Jen), associate profes
libsvm-2.83
- 台湾人写的一个SVM库,可以有Linux,Windows多种版本-the people of Taiwan to write a SVM, you can have Linux, various versions of Windows
libsvm-2.85
- LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副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.
libsvm-mat-2[1].83-1
- 台湾大学的使用SVM方法进行线性回归、分类的MATLAB程序
libsvm-2.85-dense
- LIBSVM源码。LIBSVM 是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)博士等开发设计的一个操作简单、 易于使用、快速有效的通用SVM 软件包，可以解决分类问题（包括C- SVC、 n - SVC ）、回归问题（包括e - SVR、n - SVR ）以及分布估计（one-class-SVM ） 等问题，提供了线性、多项式、径向基和S形函数四种常用的核函数供选择，可以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概率估计等。
libsvm-2.71
- 台湾林智仁教授的libsvm源代码 通用的支持向量机算法研究平台-Taiwan Linzhiren Professor libsvm common source of support vector machine algorithm research platform
libsvm-2.88.rar
- LIBSVM 是台湾大学林智仁 (Chih-Jen Lin) 博士等开发设计的一个操作简单、易于使用、快速有效的通用 SVM 软件包，可以解决分类问题（包括 C- SVC 、n - SVC ）、回归问题（包括 e - SVR 、 n - SVR ）以及分布估计（ one-class-SVM ）等问题，提供了线性、多项式、径向基和 S 形函数四种常用的核函数供选择，可以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概率估计等。,LIBSVM is林智仁Taiwan Univ
libsvm-2.89.zip
- LIBSVM 是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)博士等开发设计的一个操作简单、易于使用、快速有效的通用SVM 软件包，可以解决分类问题（包括C- SVC、n - SVC ）、回归问题（包括e - SVR、n - SVR ）以及分布估计（one-class-SVM ）等问题，提供了线性、多项式、径向基和S形函数四种常用的核函数供选择，可以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概率估计等。 2.89版本是09年刚更新的一个版本。,LIBSVM
libsvm-mat-3.0-1
- 台湾林智仁教授编写的svm工具箱，比较好用，是众多SVM工具箱中相当经典的一个，被国内外很多学者所引用。-This tool has been developed by professor Chih-Jen Lin of TaiWan.It is easy to use.Besides it was widely used by scholars all over the world.
libsvm
- 台湾最著名的SVM支持向量机实现工具libsvm的使用说明，中文简体文档，是学习svm的有力工具-a study document for libsvm,a famous svm tool
LIBSVM
- 详细介绍了LIBSVM（由台湾大学教授编写SVM程序）使用方法，包括前期数据处理，数据导入，训练以及预测-Described in detail LIBSVM (prepared by the National Taiwan University professor of SVM program) using the methods, including pre-data processing, data import, training and prediction
libsvm-mat-2.91-1
- 台湾大学林智仁开发的libsvm的matlab最新版，可以实现分类、回归、预测的功能-Lin Zhiren Taiwan University developed the matlab libsvm latest version can be achieved classification, regression, prediction of functional
libsvm-2.84
- LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副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；该软件还有一个特点，就是对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数就可以解决很多问题；并且提供了交互检验(Cross Validation)的功能。-LIBSVM Taiwan University, Lin Zhire
libsvm-mat-3.0-1
- 此为台湾大学林智仁教授及所带领的团队编写的关于svm的程序包，简单实用。-This is the National Taiwan University Professor Lin Zhiren and the team led the preparation of the package on the svm, simple and practical.
libsvm-3.1
- SVM是一种常用的模式分类机器学习算法，以效率高准确度高闻名于世，libsvm和svmlight是常用的两种SVM实现方法。 这个是台湾林智仁写的，有各种语言版本-SVM is a common pattern classification machine learning algorithm, known to high accuracy, high efficiency, libsvm and svmlight are two commonly used SVM implementation
libsvm-3.12
- matlab,c++,java三种的支持向量机程序代码。这是由台湾教授林智仁精心编写的。-matlab, c++, java three support vector machine code. This is a well-written by Taiwanese Professor Chih- Jen Lin.
libsvm-3.22
- 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
libsvm-3.22
- 台湾大学林志仁教授对SVM支持向量机的实现(Implementation of SVM support vector machine by Professor Lin Zhiren of National Taiwan University)
libsvm-3.22
- 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
OSU_SVM3.00
- LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副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，(LIBSVM is the National Taiwan University Lin Zhiren (Lin Chih-Jen) Associate Professor, development and design of a simple, easy to use SVM pattern recognition and regression and eff