一个基于LIBSVM的股票价格预测程序，采用随机森林算法对样本进行训练和预测，使用的编程语言为JAVA。

python3 编写的使用libsvm包进行数据分类训练以及预测等，包含了一份训练数据、测试数据以及数据格式转换的代码

32位64位都可以直接使用

台湾林智仁教授所写的SVM的源代码的详细注释，是学习SVM很好的资料

weka和libsvm和wlsvm的jar包下载，可以在weka中集成后两者进行svm分类

libsvm - 支持多类别分类的svm工具箱（matlab）. 它扩展了matlab自带的svm分类器的功能（只能完成2分类），可配合DeepLearnToolbox使用

这个工具能够生成libsvm数据，直观简单，效率高，方便易行。其实只是利用了excel的宏。

这是一个excel宏命令，可以将训练的样本数据转换为libsvm所要求的输入数据格式。由于很多人都问我要，现在将这个资源共享于此。希望对大家有帮助

适用于libsvm的iris数据集,txt格式 示例： 1 1:4.6 2:3.2 3:1.4 4:0.2 1 1:5.3 2:3.7 3:1.5 4:0.2 1 1:5.0 2:3.3 3:1.4 4:0.2 2 1:7.0 2:3.2 3:4.7 4:1.4 2 1:6.4 2:3.2 3:4.5 4:1.5 2 1:6.9 2:3.1 3:4.9 4:1.5 2 1:5.5 2:2.3 3:4.0 4:1.3 2 1:6.5 2:2.8 3:4.6 4:1.5 2 1:5.7 2:2.8 3:4.5 4:1.3 2 1:6.3 2:3.3 3:4.7 4:1.6 2 1:4.9 2:2.4 3:3.3 4:1.0 3 1:5.7 2:2.5 3:5.0 4:2.0 3 1:5.8 2:2.8 3:5.1 4:2.4 3 1:6.4 2:3.2 3:5.3 4:2.3 3 1:6.5 2:3.0 3:5.5 4:1.8 3 1:7.7 2:3.8 3:6.7 4:2.2 3 1:7.7 2:2.6 3:6.9 4:2.3

可以将任意排列好的数据转换为libsvm要求的数据格式，并可保存为txt文件，很方便。如果提示宏命令已禁止，点击开启即可。