Libsvm是国立台湾大学林智仁（Chih-Jen Lin）教授编写的SVM工具包，提供了SVM的一些调用函数。其实，matlab程序自身也提供了svm方面的函数，比如svmtrain.m（路径位于C:\Program Files (x86)\MATLAB\R2006b\toolbox\bioinfo\biolearning），但如果要使用libsvm就需要自己安装并配置方可使用了。 林教授提供的libsvm发布于国立台湾大学网站：https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/。

支持向量机SVM程序包，将该程序包中的内容保存在matlabToolbx的目录下，在matlab命令窗口下输入mex –setup,选择C++编译器，然后直接运行程序包中的make函数即可，保存好路径后，可直接调用工具包中的函数。

这是faruto 在libsvm基础上给出相应的辅助函数插件，方便用户来选取最佳的参数，包括：归一化函数:scaleForSVM；pca降维预处理函数：pcaForSVM；网格参数寻优函数(分类问题):SVMcgForClass；网格参数寻优函数(回归问题):SVMcgForRegress；利用PSO参数寻优函数(分类问题):psoSVMcgForClass；利用PSO参数寻优函数(回归问题):psoSVMcgForRegress；利用GA参数寻优函数(分类问题):gaSVMcgForClass；利用GA参数寻优函数(回归问题):gaSVMcgForRegress

这里实现了四种SVM工具箱的分类与回归算法 1、工具箱：LS_SVMlab Classification_LS_SVMlab.m - 多类分类 Regression_LS_SVMlab.m - 函数拟合 2、工具箱：OSU_SVM3.00 Classification_OSU_SVM.m - 多类分类 3、工具箱：stprtool\svm Classification_stprtool.m - 多类分类 4、工具箱：SVM_SteveGunn Classification_SVM_SteveGunn.m - 二类分类 Regression_SVM_SteveGunn.m - 函数拟合

7种支持向量机SVM工具包：LIBSVM（台湾大学林智仁，详细说明可查看其主页）、Mysvm（作者：stefan ruping）、SVMlight（作者：Thorsten Joachims）、LS_SVM、OSU_SVM、Stprtool、SVM_SteveGunn.后面四个，海军工程大学的陆振波做过一些整理，详细说明可查看其主页http://luzhenbo.88uu.com.cn/

matlab中实现支持向量机SVM完整工具包，可直接导入使用！

HOG+SVM进行图片中行人检测，提供训练用的pos和neg样本，效果还可以；没有SVM工具箱的，压缩包里已经提供了，安装一下即可.rar

svm工具包，为了方便大家安装，添加了readme文件，说明了如何添加以及如何调用其中的m文件，解压即可看到。

libsvm - 支持多类别分类的svm工具箱（matlab）. 它扩展了matlab自带的svm分类器的功能（只能完成2分类），可配合DeepLearnToolbox使用