続・SVM

論文に比べてあまりに結果が良すぎたので、先生より別のSVMパッケージを用いて実験を行い、結果を比較することを勧められた。
確かに結果が良すぎて若干不安になっていたのも事実なので、やっていきましょう。

今まで使っていたのが、
TinySVM
TinySVM: Support Vector Machines
奈良先端科学技術大学で開発されたものらしい。
日本製というだけの理由で選んでいた。

で、今回使うのが、
LibSVM
LIBSVM -- A Library for Support Vector Machines
台湾国立大学で開発されたものらしい。
一番（？）有名なSVMのパッケージだとか違うとか…

軽く調べて、触ってみた感想。
TinySVMに比べて、機能が豊富。
ドキュメントも豊富。
いろんな言語や環境との連携もよろし。
ただ、最初に使っていたTinySVMがシンプルだっただけに、どれがいいのか迷いどころ。
とりあえず使い方をしっかり学ぶべし。

どうやら勘で動いたスケーリングの部分等もしっかり記述されていそうな模様。
現在SVMの理論の部分も学習中なので、この機会にしっかり学ぶべしw