用于libsvm数据格式的转换，可以将mat格式的数据转换成libsvm要求的数据格式，并保存为txt文件，非常方便好用。

基于基于支持向量机libsvm的回归预测分析拟合模型，利用数据做预测，数据代码都在压缩包里。

libsvm-3.20版本 64位系统可用，内涵测试数据文件 具体安装方法参见我的博文

matlab型数据集heart_scale，用于在matlab中学习和预测实验。

开源SVM代码库Libsvm 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识别问题。

在使用libsvm的时候，数据格式是一个很大的问题，这个Excel利用宏的方式，将其属性值可以转换成直接libsvm可以用的方式；使用过程： 1.生成Label 1:value 2:value ….这种格式 将数组value1 value2在matlab里边选中复制后直接粘贴到该表格中（注意，label放到最后一列，一定要放到最后一列），然后选择视图中的宏选项，点击查看宏，选中FormatDataToLibsvm，然后点击执行，就可以生成libsvm可以用的格式； 2.如何将Label 1:value 2:value ….这种格式转换成value1 value2 label格式 在excel中选中数据，然后点击视图中的宏选项，在查看宏中选择第一个FormatDataFromLibsvm，点击执行后即可。

libsvm3.14是用于分类的工具，是svm的可视化工具，非常方便好用

libsvm-3.21(包含可直接使用的libsvm数据集heart_scale)

支持向量机源码，可在 www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ 下载到最新版本，该版本是 2013年4月更新的，3.17 版。压缩包里面有源代码和文档。以下摘自前述网站： Introduction LIBSVM is an integrated software for support vector classification, (C-SVC, nu-SVC), regression (epsilon-SVR, nu-SVR) and distribution estimation (one-class SVM). It supports multi-class classification. Since version 2.8, it implements an SMO-type algorithm proposed in this paper: R.-E. Fan, P.-H. Chen, and C.-J. Lin. Working set selection using second order information for training SVM. Journal of Machine Learning Research 6, 1889-1918, 2005. You can also find a pseudo code there. (how to cite LIBSVM) Our goal is to help users from other fields to easily use SVM as a tool. LIBSVM provides a simple interface where users can easily link it with their own programs. Main features of LIBSVM include Different SVM formulations Efficient multi-class classification Cross validation for model selection Probability estimates Various kernels (including precomputed kernel matrix) Weighted SVM for unbalanced data Both C++ and Java sources GUI demonstrating SVM classification and regression Python, R, MATLAB, Perl, Ruby, Weka, Common LISP, CLISP, Haskell, OCaml, LabVIEW, and PHP interfaces. C# .NET code and CUDA extension is available. It's also included in some data mining environments: RapidMiner, PCP, and LIONsolver. Automatic model selection which can generate contour of cross valiation accuracy.

%% 若转载请注明： % faruto and liyang , LIBSVM-farutoUltimateVersion % a toolbox with implements for support vector machines based on libsvm,2009. % Software available at http://www.matlabsky.com % % Chih-Chung Chang and Chih-Jen Lin, LIBSVM : a library for % support vector machines, 2001. Software available at % http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm 这是faruto 在libsvm基础上给出相应的辅助函数插件，方便用户来选取最佳的参数，包括：归一化函数:scaleForSVM；pca降维预处理函数：pcaForSVM；网格参数寻优函数(分类问题):SVMcgForClass；网格参数寻优函数(回归问题):SVMcgForRegress；利用PSO参数寻优函数(分类问题):psoSVMcgForClass；利用PSO参数寻优函数(回归问题):psoSVMcgForRegress；利用GA参数寻优函数(分类问题):gaSVMcgForClass；利用GA参数寻优函数(回归问题):gaSVMcgForRegress