ibsvm is a simple, easy-to-use, and

ibsvm is a simple, easy-to-use, and efficient software for SVM
classification and regression. It solves C-SVM classification, nu-SVM
classification, one-class-SVM, epsilon-SVM regression, and nu-SVM
regression. It also provides an automatic model selection tool for
C-SVM classification. This document explains the use of libsvm.

Libsvm is available at
http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm
Please read the COPYRIGHT file before using libsvm.

Table of Contents
=================

- Quick Start
- Installation and Data Format
- `svm-train' Usage
- `svm-predict' Usage
- `svm-scale' Usage
- Tips on Practical Use
- Examples
- Precomputed Kernels
- Library Usage
- Java Version
- Building Windows Binaries
- Additional Tools: Sub-sampling, Parameter Selection, Format checking, etc.
- MATLAB/OCTAVE Interface
- Python Interface
- Additional Information

Kết quả (Việt) 2:

ibsvm là một phần mềm đơn giản, dễ sử dụng, và hiệu quả cho SVM
phân loại và hồi quy. Nó giải quyết phân loại C-SVM, nu-SVM
phân loại, một lớp SVM, hồi quy epsilon-SVM, và nu-SVM
hồi quy. Nó cũng cung cấp một công cụ mô hình tự động lựa chọn cho
phân loại C-SVM. Tài liệu này giải thích việc sử dụng các libsvm.

Libsvm có sẵn tại
http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm
Xin vui lòng đọc các tập tin bản quyền trước khi sử dụng libsvm.

Mục lục
======== =========

- Quick Start
- Lắp đặt và định dạng dữ liệu
- `svm-tàu 'Cách sử dụng
-` svm-dự đoán' Cách sử dụng
- `svm-scale" Cách sử dụng
- Lời khuyên về Sử dụng thực tế
- Ví dụ
- precomputed Kernels
- Thư viện Cách sử dụng
- Java Version
- Xây dựng của Windows Binaries
- Công cụ bổ sung: Sub-lấy mẫu, thông số lựa chọn, kiểm tra định dạng, vv
- MATLAB / Octave Interface
- Giao diện Python
- Các thông tin khác