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?? this is also good for learning SVM algorithm
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function Y = svmlfwd(net, X, Y)% SVMLFWD - Wrapper for SVMlight: Prediction%   %   YPRED = SVMLFWD(NET, X)%   Predict labels YPRED for points X using the SVMlight stored in NET.%   Each row of X is one data point, X is of size [N D] for N points of%   dimensionality D. The result Y is a column vector of size [N 1]. NET%   is a structure holding information on the trained SVMlight model, as%   it is output by SVMLTRAIN. In particular, the SVMlight model stored%   in file NET.fname is used to classify the points X.%   YPRED = SVMLFWD(NET, X, Y) also provides the actual target for the%   test data. When using this syntax, SVMlight will print out the%   accuracy on the test set, as well as precision and recall.%   SVMLFWD(NET, FNAME), where FNAME is the name of an SVMlight data%   file, computes the predictions for test data that are stored in file%   FNAME.%%   See also SVML, SVMLTRAIN, SVM_CLASSIFY%% % Copyright (c) by Anton Schwaighofer (2002)% $Revision: 1.2 $ $Date: 2002/02/19 12:23:16 $% mailto:anton.schwaighofer@gmx.net% % This program is released unter the GNU General Public License.% error(nargchk(2, 3, nargin));error(consist(net, 'svml'));if nargin<3,  Y = [];endfname = net.fname;if ischar(X),  testdata = X;  deleteData = 0;else  testdata = [fname '.testdata'];  svmlwrite(testdata, X, Y);  deleteData = 1;endpreddata = [fname '.preddata'];status = svm_classify(net.options, testdata, net.fname, preddata);Y = svmlread(preddata);delete(preddata);if deleteData,  delete(testdata);endif status~=0,  error(sprintf('Error when calling SVMlight. Status = %i', status));end

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