上网查阅资料，在matlab论坛发现了一个好长好长的好帖子，推荐给想要踏踏实实研究svm的初学者。

帖子优点：

1，详细。例如：matlab mex的设置问题，详细介绍了 mex -setup 各个选项的含义。

2，全面。从libsvm库的安装到应用实例，从算法原理到matlab代码，从paper到书籍，都有介绍。

原帖地址：

http://www.matlabsky.com/forum.php?mod=viewthread&tid=10966&page=1&authorid=18677

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关于SVM的那点破事[faruto长期更新整理]

简易目录：

写在前面的碎碎念；
Libsvm下载；
SVM入门；
Libsvm安装与使用（待完善）；
SVM相关文献资料；
SVM相关书籍推荐；
SVM[Libsvm]相关应用（待完善）；
SVM相关杂帖（待完善）；
写在最后的闲扯淡；
Faruto的联系方式（讨论MATLAB相关问题或者具体一些SVM相关问题或者再具体一些libsvm使用相关问题或者再再具体一些 … …）；

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写在前面的碎碎念 by faruto

还记得初次接触SVM是本科大三的时候参加北师本科科研基金在管理学院系统科学那边做一个有关脑电波EEG模式识别的项目，那时候对于“机器学习”这个概念还是头一次染指，后来使用libsvm工具箱来做分类和回归，在用的过程中来学习SVM底层的统计学习理论，再后来自己完善提升libsvm的matlab版本，在林智仁先生的libsvm-mat基础上自己编写了一些辅助函数（参数寻优什么的），后来不断完善，最终自己的libsvm-mat版本是libsvm-mat-2.89-3[FarutoUltimate3.0]，方便自己使用以及论坛的一些朋友使用。
SVM的实现工具箱有很多，但我还是认为libsvm最好用（lssvm也不错的说），我认为把这一个SVM的实现工具箱研究的透彻就够了，反正我是够用了，即如果现在需要SVM这个工具来进行分类或者回归我可以拿来libsvm-mat-2.89-3[FarutoUltimate3.0]就能熟练使用以达到解决自己的问题的目的，而不用再重新学习掌握SVM这个工具。
其实还有一些话要说，姑且先留着吧 … …

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