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R
packagesfor
SVMSoftwarereviewMostoftheexistingSVMsoftwareiswritteninCorC++e.glibsvmSVMlightSVMTorchmySVMM-SVMPuttingSVMspecificsoftwareaside,thereislittlesoftwareavailableimplementingawiderrangeofkernelmethodswithsomeexceptionsliketheSpider
softwarewhichprovidesaMATLABinterfacetovariousC/C++SVMlibrariesandMATLABimplementationsofvariouskernel-basedalgorithms,Torchwhichalsoincludesmoretraditionalmachinelearningalgorithms,andtheoccasionalMATLABorCprogramfoundonapersonalwebpagewhereanauthorincludescodefromapublishedpaper.Rpackagese1071offersaninterfacetolibsvmprovidesarobustandfastSVMimplementationandproducesstateoftheartresultsonmostclassificationand
regression.klaRprovidesaninterfacetoSVMlightapopularSVMimplementationalongwithotherclassificationtoolslikeRegularizedDiscriminantAnalysis.LiblineaRLinear,fasteritcanbeabletohandlelarge-scaleddataset.However,mostofthelibsvmandklaRSVMcodeisinC++.Therefore,ifonewouldliketoextendorenhancethecodewithe.g.newkernelsordifferentoptimizers,onewouldhavetomodifythecoreC++code.Kernlabkernlabaimstoallowtheusertoswitchbetweenkernelsonanexistingalgorithmandevencreateanduseownkernelfunctionsforthekernelmethodsprovidedinthepackage.supportvectormachinestherelevancevectormachineGaussianprocessesarankingalgorithmkernelPCAkernelCCAkernelfeatureanalysisonlinekernelmethodsaspectralclusteringalgorithm.
e1071C-andν-classificationone-class-classification
(noveltydetection)
ε-andν-regressionlinear,polynomial,radialbasisfunction,andsigmoidalkernelsK-foldCrossValidationMulti-classclassification:one-against-onee1071Svm
letter.Rpredict.svmtunee1071ICABaggedclusteringkmeansclusteringc-shellclusteringNaiveBayesClassifierkernlabKernelfunctionifaprojectionΦ:X→Hisused,thedotproduct?Φ(x),Φ(y)?canberepresentedbyakernelfunctionkk(x,y)=?Φ(x),Φ(y)?k(x,x′)=?x,x′?
largesparsedata.egtextcategorizationk(x,x′)=exp(?σ∥x?x′∥2)general.nopriorinformationk(x,x′)=(scale·?x,x′?+offset)degree
classificationofimagesk(x,x′)=tanh(scale·?x,x′?+offset)
neuralworksMoretypesandkernelfunctionsC-svcCclassificationnu-svcnuclassificationC-bsvcbound-constraintsvmclassificationspoc-svcCrammer,Singernativemulti-classkbb-svcWeston,Watkinsnativemulti-classone-svcnoveltydetectioneps-svrepsilonregressionnu-svrnuregressioneps-bsvrbound-constraintsvmregressionletter.Rregression.RUseyourownkernelfunctionownkernel.RLSSVM
llsvm.RRVMsparsermodelsthentheSVM.Italsoperformsbetterinmanycases(speciallyinregression)rvm.RkernlabTheKernelPrincipalComponentsAnalysisclasCanonicalcorrelationanalysisLiblineaRcanproduce10typesof(generali
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