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聽說支持向量機是比神經網絡還牛X的分類器，我就拿來玩了玩，用國立臺灣大學Chih-Chung Chang和Chih-Jen Lin編寫的libsvm函數庫。國內的網站很多帖子都抄來抄去的，犯錯bug都一樣。哎，希望此貼可以正本清源。

    首先下載libSVM的最新版本，他們的主頁在此http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/index.html。源碼和手冊都有，真是好人啊！手冊寫的清晰明了通俗易懂，盡管是英文的。想快速上手看具體操作步驟的直接翻到appendix吧。

    在linux下部署libSVM是簡單到不能再簡單了，make一下就完事兒了。什么！你沒有gcc，沒有python，沒有gnuplot？自己apt-get去吧。

    用windows的童鞋，首先你們要安裝python和gnuplot。python的主頁為http://www.python.org/，安裝程序可以在這里下載。gnuplot的主頁為http://www.gnuplot.info/download.html，安裝程序在這里。python是需要安裝的，gnuplot是綠色軟件找個地方解壓就行。如果你網速快的話強烈推薦pythonxy這個東西，python科學計算相關的軟件包基本都包括了，有功夫好好學吧開源的哦。

    需要手工添加環境變量，保證python根目錄，gnuplot的bin目錄，libsvm的windows目錄都在path里面，我的電腦上是c:\python26，C:\Python26\gnuplot\bin，c:\Users\gongwei\program\libsvm-2.9\windows\。然后還要改libSVM\tools目錄下的easy.py和grid.py文件，把gnuplot路徑那一項改成gnuplot_exe = r"C:\Python26\gnuplot\bin\pgnuplot.exe"。gnuplot有三個exe，這里只能用這個因為它可以通過管道輸入數據，另外兩個都不行。都弄完之后，嘗試運行一下吧：

    python easy.py train.1 test.1

    其中train.1和test.1都是作者提供的測試數據。可以在這里下載guide里面的數據，這里還有更多。

    好啦下面就等著彈窗吧，會彈出一個gnuplot的窗口，里面的圖像會隨著網絡的訓練逐步更新。大功告成！

    libSVM的使用很簡單，會用python的可以參考easy.py和grid.py寫自己的script。libSVM使用c++編寫，提供java的源碼，還支持R (also Splus), MATLAB, Perl, Ruby, Weka, Common LISP, CLISP, Haskell, LabVIEW的調用。想用的話基本都有自己適合的環境。

    最后還是要感謝libSVM的幾位作者們，寫出這么好的軟件。向臺灣同胞致敬！