最近在自己的筆記本上安裝Ubuntu,感歎現在的Linux技術發展太快了，許多操作已經跟Windows沒有差別，許多Windows下的應用軟件都有對應的Linux版本。應該說使用Ubuntu相當的方便。於是將自己的工作平台改為Ubuntu。
改動為Ubuntu平台，我需要安裝幾個應用軟件，主要是我自己工作需要MATLAB和LIBSVM。下面就將自己在安裝這兩個軟件過程中出現的問題和一些經驗寫下來。一來是方便自己以後參考，另外就是給他人提供一個參考。
這篇文章先講在Ubuntu平台上怎麼安裝和使用Libsvm(我下載對版本是2.91)。
1、下載：先到http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/下載Linux下對版本tar.gz 。
2、解壓縮：解壓縮到任一目錄下，這裡我解壓到/home/xxxxxx/libsvm-2.91。/home/xxxxxx/是我的用戶目錄，xxxxxx是用戶名。
3、編譯：進入到/home/xxxxxx/libsvm-2.91，輸入命令make(即可完成安裝，但有時候會出現下列錯誤）
g++ -Wall -Wconversion -O3 -fPIC -c svm.cpp
make: g++: Command not found
make: *** [svm.o] Error 127
4、錯誤解決：此錯誤為沒有對應編譯器，需要安裝。
5、安裝g++編譯器：在終端輸入命令 apt-get install g++
6、再編譯：安裝g++成功後，即可再編譯，編譯成功即可用libsvm
7、Libsvm使用
A.使用svm-train訓練：在終端中輸入./svm-train heart_scale
B.使用svm-predict預測：在終端輸入./svm-predict heart_scale heart_scale.model out
heart_scale為test file, heart_scale.model是由svm-train訓練出來對模型文件，out為預測輸出文件。
8、如果想使用easy.py和grid.py更快的執行以上第7步驟的工作。因為Ubuntu中已經安裝了python和gunplot，所以這兩個軟件對安裝工作可以省略。進入/home/xxxxxx/libsvm-2.91/tools到目錄後，只需要在終端中輸入：
python easy.py /home/xxxxxx/libsvm-2.91/SYN /home/xxxxxx/libsvm-2.91/SYN2NMF
這裡SYN為用來構建模型對訓練文件；SYN2NMF為需要預測對文件
運行結果：
Best c=2.0, g=0.0078125 CV rate=77.45
Training…
Output model: SYN.model
Scaling testing data…
Testing…
Accuracy = 83.35% (1667/2000) (classification)
Output prediction: SYN2NMF.predict
PS:在安裝過程中，最好首先在終端中輸入 sudo -i 切換為root用戶模式，避免權限錯誤。