Запрос на обучение

Question

Использование libsvm для классификации изображений в Matlab. То, что training_label_vector точно означает в команде «svmtrain». Что делает test_label_vector и testing_instance_matrix в «svmpredict». После обучения, как использовать результаты.

Answer 1

Для SVM каждый пример содержит две части: входной объект (обычно вектор, содержащий данные) и желаемое выходное значение или метку, чтобы указать, к какому объекту/классу принадлежит. Вектор вектора обучения в основном представляет класс, к которому принадлежит вектор. Для классификации двух классов значения для метки обучения будут равны 1 или -1. Таким образом, некоторым функциям будет присвоена метка 1 как часть -1. Это относится к вектору Test Label. Матрица Testing Instance представляет данные, с которыми вы пытаетесь протестировать модель.

После обучения модель будет выведена, и вам нужно будет протестировать с помощью матрицы тестирования и тестирования этикеток, чтобы получить оценку классификатора.

Чтобы узнать больше о SVM, это хорошая ссылка: http://www.tristanfletcher.co.uk/SVM%20Explained.pdf