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本文主要介绍了SVM工具箱中svmtrain和svmpredict两个主要函数：
(1)model= svmtrain(train_label, train_matrix, ['libsvm_options']);
其中：
train_label表示训练集的标签。
train_matrix表示训练集的属性矩阵。
libsvm_options是需要设置的一系列参数，各个参数可参见《libsvm 参数说明.txt》，里面介绍的很详细，中英文都有的。如果用回归的话，其中的-s参数值应为3。
model:是训练得到的模型，是一个结构体（如果参数中用到-v，得到的就不是结构体，对于分类问题，得到的是交叉检验下的平均分类准确率；对于回归问题，得到的是均方误差）。
(2)[predicted_label, accuracy/mse, decision_values]=svmpredict(test_label, test_matrix, model, ['libsvm_options']);
其中：
test _label表示测试集的标签（这个值可以不知道，因为作预测的时候，本来就是想知道这个值的，这个时候，随便制定一个值就可以了，只是这个时候得到的mse就没有意义了）。
test _matrix表示测试集的属性矩阵。
model是上面训练得到的模型。
libsvm_options是需要设置的一系列参数。
predicted_label表示预测得到的标签。
accuracy/mse是一个3*1的列向量，其中第1个数字用于分类问题，表示分类准确率；后两个数字用于回归问题，第2个数字表示mse；第三个数字表示平方相关系数（也就是说，如果分类的话，看第一个数字就可以了；回归的话，看后两个数字）。 decision_values表示决策值（一般好像不怎么用）。