Результаты поиска по запросу "svm"
Я смотрел на тесты, и я думаю, что я более запутался, чем раньше. Я вижу, что они используют генератор случайных чисел для построения своей матрицы для выполнения PCA. Правильно ли я предположить, что мой подход к изменению формы моего Image Mat и добавлению их в строки нового Mat - это правильный подход? Что действительно смущает меня между версией C и C ++, так это то, что C принимает массив изображений (или Matrix), а версия C ++ принимает только одну матрицу. Спасибо!
я проблемы с работой PCA и Eigenfaces с использованием новейшего синтаксиса C ++ с классами Mat и PCA. Более старый синтаксис C использовал массив IplImage * в качестве параметра для выполнения своей обработки, а текущий API принимает только Mat, ...
Получив эти результаты, созданные вручную, вы можете передать их для любой из функций точности / возврата, которым необходимо изменить пороговое значение. Это не идеально, но, по крайней мере, дает представление о том, насколько хорошо граница принятия решений используется для классификации.
тоящее время я работаю с кривыми auc-roc и, скажем, у меня есть классификатор без ранжирования, например SVM с одним классом, где прогнозы либо 0, либо 1, а прогнозы не преобразуются в вероятности или оценки легко, если я не хочу вместо того, ...
на тестовых данных для оценки. Вы не проводите перекрестную проверку данных испытаний. Если так, что ты будешь делать в каждом сгибе?
ользовал для создания цикла для нахождения лучших параметров для моей модели, что увеличило мои ошибки в кодировании, поэтому я решил использоватьGridSearchCV. Я пытаюсь найти лучшие параметры для PCA для моей модели (единственный параметр, по ...
Шаблоны OpenCV в наборе данных 2D точек
Я бродил, какой лучший подход будет для обнаружения «фигур» в массиве 2D точек. В этом примере у меня есть два «шаблона». Рисунок 1 - это шаблон, а рисунок 2 - это шаблон. Каждый из этих шаблонов существует только как вектор точек с координатами ...
где в разделе «наборы форм» вы можете скачать эти данные и напрямую протестировать их.
дряю нелинейный SVM и хочу проверить свою реализацию на простых, не линейно разделимых данных. Google не помог мне найти то, что я хочу. Подскажите, пожалуйста, где я могу найти такие данные? Или, по крайней мере, как я могу генерировать такие ...
Теперь, возвращаясь к нашему n-мерному случаю, вы, вероятно, можете понять, что линия не справится. В трехмерном случае нам понадобится плоскость: (w1 * x1 + w2 * x2 + w2 * x3)> C, а в n-мерном случае нам потребуется гиперплоскость: (w1 * x1 + w2 * x2 + ... + wn * xn)> C, который чертовски сложно представить, тем не менее рисовать :-).
я пытаюсь понять, как работает алгоритм SVM, но я просто не могу понять, как вы преобразуете некоторые наборы данных в точки n-мерной плоскости, которые имели бы математическое значение, чтобы разделить точки через гиперплоскость ...
Получите балл по классификации SVM в мультиклассовой классификации с OpenCV
Я работаю над проектом, где я делаю мультиклассовую классификацию с SVM в OpenCV. Моя цель - получить оценку достоверности классификации и прогнозируемого класса. Как я могу это сделать? Прямо сейчас я делаю что-то вроде float result = ...
Обучение классификатора SVM с использованием функций SIFT
пожалуйста, я хотел бы классифицировать набор изображений в 4 классе с SIFT DESCRIPTOR и SVM. Теперь, используя экстрактор SIFT, я получаю ключевые точки разных размеров. Например, у img1 есть 100 ключевых точек, у img2 есть 55 ключевых точек ...
Нормализация значений функций для SVM
Я играл с некоторыми реализациями SVM, и мне интересно, каков наилучший способ нормализовать значения функций для соответствия одному диапазону? (от 0 до 1) Предположим, у меня есть 3 функции со значениями в диапазонах: 3 - 5 0,02 - ...
использование предварительно вычисленных ядер с помощью libsvm
В настоящее время я работаю над классификацией изображений с различными дескрипторами изображений. Поскольку они имеют свои собственные метрики, я использую предварительно вычисленные ядра. Итак, учитывая эти NxN-матрицы (всего N изображений), я ...