LIBSVM 适合很多类别和样本吗？
Is LIBSVM suitable for many categories and samples?
我正在构建一个文本分类器，它应该能够给出文档属于特定类别（即 80% 小说、30% 营销等）的概率
我相信 Libsvm 通过 "predict" 方法做到这一点，但问题是我有大约 20 个类别要测试。另外，我有几百个文档可以用来训练。
问题是训练文件有 1 GB - 2 GB，这使得 Libsvc 超级慢。
如何解决这个问题？我应该改用 Liblinear，还是有更好的选择？
关于这个具体问题，我不得不使用 Liblinear，因为 LibSVC 永远保持 运行。
但如果有人想知道最终结果如何：
- 我从 PHP / C++ 切换到 Python，这非常棒
更容易，没有遇到任何内存问题
- 我的情况是 "multi-labelling"。 This article put me in the right direction, and the magpie project 帮我完成了任务。
我正在构建一个文本分类器，它应该能够给出文档属于特定类别（即 80% 小说、30% 营销等）的概率
我相信 Libsvm 通过 "predict" 方法做到这一点，但问题是我有大约 20 个类别要测试。另外，我有几百个文档可以用来训练。
问题是训练文件有 1 GB - 2 GB，这使得 Libsvc 超级慢。
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