我想训练数据和使用HOG算法来检测行人。现在我可以在defaultHog.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());中使用opencv来检测，但是结果对我的测试视频不是很好。所以我想用我的数据库进行训练。
我准备了1000+阳性样本和1000+阴性样本。它们被裁剪成50 * 100大小，我要做列表文件。
我在网上读过一些教程，它们都很复杂，有时很深奥。其中大部分是对HOG的源代码和算法的分析。但只有较少的例子和简单的任何。
一些说明表明，libsvm\windows\svm-train.exe可以用于训练，有人能根据10
浏览 7提问于2013-03-29得票数 9
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众所周知，支持向量机的目标函数是迭代训练的。为了继续培训，如果我们想要在相同的训练数据集中继续，至少可以存储迭代中使用的所有变量。
然而，如果我们想要在稍微不同的数据集上进行培训，那么我们应该如何充分利用以前训练过的模型呢？或者这种想法有意义吗？我认为如果我们训练一个K均值模型是相当合理的。但我不知道这对支持向量机问题是否仍然有意义。
浏览 7提问于2014-01-17得票数 4
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我正在编写一个滑动窗口来提取特征并将其输入到CvSVM的预测函数中。然而，我偶然发现，svm.predict函数的速度相对较慢。
基本上，窗口通过固定步长的图像滑动，在图像比例尺上。
通过图像的速度加上每个窗口的特征提取大约需要1000毫秒(1秒)。
加入由adaboost训练的弱分类器，导致大约1200毫秒(1.2秒)
然而，当我将特征(被弱分类器标记为正)传递给svm.predict函数时，总体速度减慢到大约16000 ms (16秒)。
在使用TBB的线程传递到svm.predict之前，尝试先收集所有“正面”特性，结果产生了19000 ms ( 19秒)，这可能是由于创
浏览 11提问于2013-04-24得票数 3
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我可以在keras中构建一个只有一个类(class - 0)的cnn，这样它就可以预测给定的日期是否属于这个类吗？提前感谢 编辑:感谢你到目前为止的回答和评论。我的数据是来自健康结构的加速度时间序列，但我无法访问损坏的状态加速度信号，因此我只有0类的数据。
浏览 17提问于2020-04-06得票数 0
我的目标是训练一个支持向量机，并得到支持向量，我可以插入到opencv的HOGdescriptor中进行目标检测。
我收集了4000个阳性和15000个负数，并使用opencv提供的支持向量机进行了培训。结果给了我太多的假阳性。(每幅图像最多20 )，我会将假阳性剪辑出来，并将它们添加到底片池中进行再培训。有时我会得到更多的假阳性！我尝试将我的hogdescriptor的L2HysThreshold调高到300，但没有明显的改善。我的正反两面够大了吗？
支持向量机的训练也比预期的快得多。我尝试了一个特征向量大小为2916和12996，在不同的尝试中使用灰度图像和彩色图像。支持向量机训练从未超过
浏览 3提问于2013-08-26得票数 5
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我的问题是：
a)我得到了一个1000个基因在6个时间点的表达数据集。
b)某些基因(testing set)属于某一类，其特征是基因表达在这些时间点上的分布。
c)我还有一个这类已知基因的数据集(training set)。
d)另外，我想通过随机重组我的测试集来生成一个false数据集，并将其包含在我的支持向量机模型中。
我想我知道如何通过使用R和e1071包来实现(a)-(c)，但我不确定如何实现(d)。我应该只用计算出的模型测试我的false数据，然后比较这个数据集和test set上的结果吗？
我应该使用什么样的分布来进行比较？(paretro或者universal gamma提供了
浏览 2提问于2013-05-24得票数 0
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我目前正在使用R包ParBayesianOptimization来调优ML方法的参数。在为cost模型(包含在caret中)搜索最优的svmLinear2参数时，在成功地完成15次迭代之后，优化突然停止了。
以下是错误跟踪：
Error in rbindlist(l, use.names, fill, idcol) :
Item 2 has 9 columns, inconsistent with item 1 which has 10 columns. To fill missing columns use fill=TRUE.
7.
rbindlist(l, use.name
浏览 3提问于2021-05-06得票数 1
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旧的在CUDA只支持1，2和4通道纹理(例如，我会垫RGB颜色到RGBA)。新的数据自动化系统支持3通道纹理吗？
(我目前无法使用更新的nVidia卡，文档开始让我眼花缭乱地寻找答案)。
浏览 7提问于2016-06-30得票数 2
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我是MATLAB的新手，我有训练图像的中心，测试图像的中心存储在2-D矩阵中，我已经提取了颜色直方图特征，然后使用K-means聚类算法找到中心，现在我想使用SVM分类器将它们分类为正常和异常两类，我知道MATLAB中有一个内置的函数，但我不知道如何适应它来用于这项工作，任何帮助或建议都会对我有帮助。感谢所有人
谢谢，svmclassify函数对样本中的每一行数据进行分类，但我已经用K-means聚类算法中的四行中心表示了每一张图像，所以我不知道如何进行训练，任何帮助或建议都会对我有所帮助。
浏览 1提问于2014-04-01得票数 1
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libSVM -次优分类
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我正面临一个分类问题，所以我认为我可以使用libSVM，实际上一切都很好。
现在，我想介绍一些“容忍”，看看我的系统是否能够在N个猜测(或尝试)中猜出数据的正确标签(我先验地知道这一点)。我的意思是:是否有可能让libSVM输出不仅是它猜测的标签，而且是第二，第三，第三，.？
编辑解决
实际上，我发现我可以使用选项-b 1来要求libSVM输出概率。然后我就可以对它们进行排序以获得N个最有可能的标签。
浏览 0提问于2015-04-05得票数 0
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我正在使用libsvm训练一个具有hog特征的SVM。模型文件具有n个支持向量。但是当我尝试在OpenCV的SVM中使用它时，我发现OpenCV的模型中只有一个向量。OpenCV如何做到这一点？？
浏览 2提问于2011-03-30得票数 0
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如何只训练我的数据一次
、、、
这是我的代码，我用来训练数据集，但是每当我运行代码时，它就会再次开始矢量化和特征计数训练等等，而且每次我开始时都需要时间，我希望它应该训练数据集，而不是一次又一次地进行训练。
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
int i,j;
IplImage *img2;
cout<<"Vector quantization..."<<endl;
collectclasscentroids();
vector<Mat> descriptors = bowT
浏览 2提问于2013-08-17得票数 1
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我需要一种机器学习算法，它将满足以下要求：
训练数据是一组特征向量，它们都属于相同的“正”类(因为我不能产生负数据样本)。
测试数据是一些特征向量，可能属于也可能不属于正类。
预测应该是一个连续值，表示与阳性样本的“距离”(即0表示测试样本明显属于阳性类别，1表示明显为负值，而0.3表示为正)。
一个例子:假设特征向量是2D特征向量。
正面培训数据：
(0，1)，(0，2)，(0，3)
测试数据：
(0，10)应该是一个异常，但不是一个明显的异常。
(1，0)应该是一个异常，但“等级”高于(0，10)
(1，10)应该是一个异常，具有更高的异常“等级
浏览 6提问于2016-06-12得票数 3
我知道完成这项任务所需的步骤：
收集培训集(正负两组)。
提取用于训练SVM的每幅图像的hog描述符(当前“1”类标签表示正类，“-1”类标签表示负值)。
将经过训练的支持向量机设置为HOGDescriptor，并使用检测/检测多尺度。
我已经完成了上述所有步骤。我只是搞不懂，HOGDescriptor.DetectMultiScale检测的是哪个类？它是否只检测到阳性类标签(1)？
浏览 1提问于2016-01-25得票数 3
我将每个文档的向量表示为一个字段。是否可以对所有这些字段运行我的自定义评分函数？
评分函数接受搜索查询和文档的向量，并返回一个数字。
浏览 7提问于2019-11-07得票数 1
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用于分类的不同大小的多个特征集
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我有多个不同的功能集。这些特征存储在数据帧中。问题是，它们的大小不同。我的第一个特性集是一个512长大小的浮点矢量。第二个特性集是12个浮点数。诸若此类。
我想对所有这些功能集使用不同的分类器。我认为我不能把所有的特征都放在一个单独的向量上，因为维数的固化和小向量的缺失影响了性能。
所以我有了一个想法:在每个特征集上训练多个分类器，使用这些结果作为最终分类器的新特征集。
有没有处理这类问题的标准方法？
浏览 1提问于2020-05-22得票数 0
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类感知可视化字典创建
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我正在尝试使用视觉字典在图像中进行视觉分类。我知道如何在不知道类information.For实例的情况下创建字典。
Mat dictionary = bowTrainer.cluster();//each row is a cluster centroid vector
bowDE.setVocabulary(dictionary);
其中bowTrainer包含每个图像的描述符，bowDE是单词描述符extractor.But的冲浪包。在这里，我不使用类别信息来设置dictionary.How。我可以将字典中的一半单词设置为属于一个类别，而将其余的设置为另一个类别吗？谢谢!
我找到
浏览 0提问于2014-05-30得票数 0
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我正在尝试用从GPS中提取的点数据集来训练我的svm算法。我的数据实例(例如x1、x2、x3、...xn)具有一组属性(速度、坐标等)。我将两个数据实例(点)之间的直线视为一段线，并尝试使用多个特征(属性)和移动顺序来训练我的算法。考虑到我的数据在CSV文件中，我想要做的是：
1st row: x1(speed, lon, lat), x2(speed,lon, lat), x3(speed,lon, lat)
2nd row:x2, x3, x4
3rd row: x3, x4, x5
诸若此类。
通过这样做，我将训练我的算法来学习序列，这也是我正在尝试做的。我的问题是:我如何以序列的形式训
浏览 15提问于2016-07-28得票数 1
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我是weka的新手，我想用java编写一些使用支持向量机对数据集进行分类的代码。我想从weka模型中检索支持向量。
我之前使用LibSVM编写了一个python脚本，它非常简单。我想使用SMO分类器来创建一个100%的weka应用程序，但这可能是一个不可能完成的任务。
浏览 3提问于2019-10-25得票数 0
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LibSVM预测精度
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我目前正在尝试运行位于这里的LibSVM：
我只能访问MATLAB 2011 B。当我尝试运行包含在具有不同C和gamma值的LibSVM包中的示例数据文件(心比例尺)时，我得到了相同的准确性结果。
其他数据集也会出现这种情况。
我构建了一个for循环，并通过不同的C和gamma值进行循环，准确率%不改变。
我这样做是为了找到最好的C和gamma用于数据集(交叉验证)，这是在上述网站上的文档“支持向量分类实用指南”中推荐的。
当我查看我在下面构建的accuracy_mat时，所有的值都是相同的。甚至svmpredict的输出也是相同的。
我已经阅读了多次的文档，并查看了网站上的常见问题，并希望
浏览 2提问于2015-09-01得票数 2
我在活动中使用ImageView中的向量，该应用程序在Android7.0上运行良好，但在Android4.4上崩溃。Logcat说，Resources$NotFoundException。我已经尝试过这里发布在堆栈溢出上的解决方案，但它们似乎都没有效果。
这些是我尝试过的解决方案。
在我的gradle文件中添加了这个
defaultConfig { vectorDrawables.useSupportLibrary = true }
将此添加到活动的OnCreate中
AppCompatDelegate.setCompatVectorFromResourcesEnabled(true
浏览 0提问于2017-10-21得票数 1
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目前，我已经建立了一个系统，在那里我从旧的职位/类别中培训，并试图预测一个新的职位将是什么类别。我正在使用带有TfidfVectorizer和LinearSVC的管道来训练数据集并将其存储在泡菜中，然后通过加载该泡菜并使用加载的泡菜中的predict对新的帖子进行分类来处理新的帖子。目前，我正在与几个标签，我不知道为什么。
我希望提供一些输出，说明在每个分类标签的新帖子中触发了哪些单词，以便我能够理解为什么在根据培训集对新数据进行分类时选择某个标签，但我无法找到这样做的方法。
我知道我可以在培训时输出向量器中的顶级特性，但是如何才能从本质上输出为什么选择某个标签而不是另一个标签的原因呢？
浏览 8提问于2016-08-02得票数 1
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只是好奇在scikits学习支持向量机类的两个选项。Scale_C和收缩是做什么的？文档中没有太多内容。Scale C似乎能够针对训练数据适当地缩放C参数。
谢谢
浏览 0提问于2012-03-10得票数 2
这与信息提取有关。在实际数据中，文档是以符号/编号项形式编写的。例如,
How to create a website:
- Get A DNS
- Get a Hosting
- Deploy wordpress or some site ...
以上是结构化数据的示例。再举一个例子，内容是半结构化的，
While sandeep was going to home there was a road on the way he saw a
- Car
- 2 wheeler
- cart
and he carefully crossed the road
浏览 0提问于2019-09-04得票数 1
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我有一个数据集正在以每天3000万行的速度增长。
数据模式如下：
day_hour_timestamp timestamp,
campaign_id varchar,
creative_id int,
uuid varchar,
device varchar,
country varchar,
os varchar,
browser varchar
数据集中的每条记录都是关于广告印象的信息。
例如，如果我在2017年10月11日13:30访
浏览 0提问于2018-01-11得票数 1
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我只是准备了一些关于支持向量机的论文。众所周知，内核技巧使我们能够隐式地将数据从输入空间转换到某种(潜在的无限维)特征空间。
作为一个简短的参考，您可以使用Cristianini，Nello；Shawe-Taylor，John:支持向量机和其他基于内核的学习方法介绍。剑桥:剑桥大学出版社，2000年。
由于我们不知道相应的特征映射，所以当我们使用核时，我想知道是否有关于特征空间维数的估计。特别是，如果有任何结果，我会感兴趣，说明数据在结果特征空间中是线性可分的。也许有人知道一些(最近)关于这个话题的文章。我会很感兴趣的！
浏览 3提问于2014-02-28得票数 2
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在与分解机相关的这论文中，作者比较了因子分解机(FM)和支持向量机( SVM )。由于FM的性能优于SVM，因此它被认为是稀疏数据的最新发展趋势。为什么支持向量机被认为是稀疏数据集的重要算法？支持向量机的哪些特性使其优于稀疏数据？
浏览 0提问于2017-08-10得票数 5
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这是一个更普遍的问题，“我在哪里可以找到好的资源来做一些事情”。我正在尝试使用Python (OpenCV或其他)基于训练集对图像进行分类。
我的训练集:这是由大量的产品缺陷图像组成的。每个图像可以在产品的3个位置中的1个位置拍摄，每个图像将包含5种类型的产品缺陷中的1种。人工对缺陷进行了分类和验证。
要分类的图像:这些图像由相似的图像组成，在相同的3个位置拍摄，但缺陷的类型没有分类(尽管拍摄照片的工具可以识别缺陷区域，但只是工具没有正确地对它们进行分类，我不能更换工具)。
我尝试按照“用Python编程计算机视觉:用于分析图像的工具和算法”一书中的建议进行这种分类。在本例中，我以词袋方法使用
浏览 1提问于2015-07-15得票数 3
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弱与强描述符-机器视觉
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我听说过类似Haar的特性被描述为弱描述符，Adaboost方法在这种情况下比SVM更有利。我的问题是，什么是弱描述符和强描述符，为什么增强方法的性能优于支持向量机(例如)？
浏览 1提问于2014-06-04得票数 3
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我用支持向量机对短语进行分类。在使用支持向量机之前，我知道我应该对短语向量进行某种规范化。一种流行的方法是TF-以色列国防军。
TF-以色列国防军得分最高的术语往往是最能描述文件主题的术语。
但这不正是支持向量机所做的吗？赋予最具代表性的条款以最高的权重？
预先多谢:-)
浏览 3提问于2014-02-16得票数 2
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我试图将包含数字和空白的数据框架转换为数字。目前，数字是factor格式的，有些有"，“。
df <- data.frame(num1 = c("123,456,789", "1,234,567", "1,234", ""), num2 = c("","1,012","","202"))
df
num1 num2
1 123,456,789
2 1,234,567 1,012
3 1,234
4
浏览 0提问于2019-04-16得票数 1
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我在做遥感图像分类。采用面向对象的方法:首先将图像分割成不同的区域，然后从颜色、形状和纹理等区域提取特征。一个区域的所有特征的数量可能是30个，通常有2000个区域，我将选择5个类，每个类有15个样本。
总结如下：
样本数据1530
测试数据197530
如何选择合适的分类器？如果有三个分类器(ANN、SVM和KNN)，那么我应该选择哪一个来进行更好的分类？
浏览 6提问于2011-09-06得票数 1
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我试图为我的项目实现SIFT，我已经得到了关键点。我试着取图像的每个关键点的欧几里德距离，用同一图像的所有关键点，但是缩小。碰巧，查询图像的一个关键点与数据库映像中其余的关键点之间的距离具有非常相似的值。如何选择最近的邻居，如何确保这是正确的匹配。
欧几里得距离计算为，对于i=1到128平方吨(pi-qi)^2，p=1对数据库中的关键点数。
任何关于如何进行的想法都是非常感谢的。
浏览 0提问于2010-12-05得票数 2
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我正在开发一个应用程序来检测网页上的广告图像。一旦我发现了它们，我就不会允许它们在客户端显示。
从我在上得到的帮助来看，我认为支持向量机是实现我的目标的最好方法。
所以，我有编码支持向量机和SMO自己。我从UCI数据仓库获得的数据集有3280个实例( )，其中大约400个实例来自表示广告图像的类，其余的实例代表非广告图像。
现在，我正在接受第一个2800输入集并训练支持向量机。但是，在观察了准确率之后，我意识到，这2800个输入集中的大部分来自非广告图像类。所以我在那门课上得到了很好的准确度。
那么我能在这里做什么呢？我应该给支持向量机多少个输入集来训练，每节课有多少输入集？
谢谢。干杯。(
浏览 3提问于2010-02-17得票数 4
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最大支持向量
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最近，我研究了支持向量机和支持向量机。例如，如果我在一个有n个数据的二维分类问题中选择硬线性支持向量机，那么结果就是k=2支持向量。如果我在以前的数据中添加另一个标记数据并重新训练SVM。SV的最大数量是多少？
我想是N+1但我需要一些证据。有人能帮上忙吗？
浏览 1提问于2014-05-29得票数 0
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我正在开发一个软件来从显微镜拍摄的图像中分类细胞。
我有一个单元格图像数据集作为训练数据集--我已经使用ORB从每个图像中提取了关键点--这是我的问题--一些图像产生了大量的关键点和一些少量的关键点。因此，所产生的描述向量是不同的lentgh。因此，当我试图从它们构建一个训练矩阵时，我必须对从每个图像中选择的关键点的数量进行“规范化”，这样描述符向量的长度就会相同。
我应该选择多少个关键点？如何选择“最佳”关键点？(当我想对一个我想分类的对象预先设定一个预测时，这个问题也会出现)是否有已知的方法来解决这个问题？致以问候。
浏览 3提问于2015-06-21得票数 0
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我正在研究支持向量机，我想知道决策边界和最优超平面之间的区别是什么？它们似乎都被描述为为分隔数据点而绘制的线。
浏览 5提问于2013-12-18得票数 8
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背景信息我正在尝试在Cats/Dogs数据集上应用关于冲浪/活跃特性的单词包作为一个实验。我已经把所有的特征提取成一个向量。
问题:当我把向量输入kmeans(点，数字*0.04)时，它说：
未定义函数“isnan”用于“BRISKPoints”类型的输入参数
浏览 2提问于2014-05-17得票数 1
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我的目标是检测图像中的文本并识别它们。我已经实现了使用笔画宽度变换检测字符。该怎么办才能认出他们？根据我的知识，我考虑用我的不同字体的字母数据集来训练svm，通过检测特征点并从每一幅图像中提取特征向量，我使用了SIFT特征向量，并使用kmean等构建了字典。
我之前检测到一个字符，我将提取这个字符的sift特征向量。我想把这个输入到svm的预测函数中。
我不知道如何识别使用svm。我很困惑！帮助我，纠正我的任何错误的概念..。
我跟着这个图层是为了辨认出部分。能不能适用于字符的识别。
浏览 1提问于2015-03-19得票数 0
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我正在创建一个基于新闻类“犯罪”和“非犯罪”的支持向量机( SVM )二进制分类器。我已经从不同的来源下载了6400行的数据集，并对我的模型进行了培训。虽然我能够达到95%以上的准确性，但我关心的是它在新数据集上的性能。该系统将部署在实时流媒体推特上，那么我如何才能将反馈系统放入一个像我的模型不断更新自己的反馈系统中呢？比如，对于培训模式中没有涵盖的新型犯罪新闻来源，如何进一步加以整合？
我问的是一个广泛的方法论问题，而不是一些与具体程序有关的问题，因为我想自己找出具体的实现方法:)
浏览 0提问于2015-11-12得票数 1
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我正在尝试实现一个基于基于内容的相似函数(使用描述逻辑)的推荐系统。使用此相似函数，我为数据集的所有项建立了一个相似性矩阵。为了实现KNN分类器，我决定使用这类信息。
我正在使用的Weka实现，我实现了扩展的相似函数。它只是获取两个实例之间的距离分数并返回它，因为已经计算了。
使用此函数以这样的方式构造我的分类器：
IBk knn = new IBk(numNeigh);
knn.getNearestNeighbourSearchAlgorithm().setDistanceFunction(new MyCustomFunction());
在这种情况下，我无法理解如何使用数据集。我的数据集以
浏览 3提问于2015-07-08得票数 0
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线性支持向量机的预测复杂度是多少？它的分离面只是一个超平面，所以预测时间似乎不应该依赖于训练数据。同时，我了解到复杂度与支持向量的数量成正比。在训练好的分类器中保留所有这些支持向量有什么意义？
浏览 2提问于2013-04-11得票数 3
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我正在Matlab上做一个图像处理/分类项目，我想要创建一个基于分形维数的特征向量。
例如，看看这两个示例图像。
据我所知，image 1中的对象比image 2中的对象具有更高的分形值。
现在，我已经使用k-means从这2幅图像中分割出深绿色的物体。如何通过编码函数来计算分段的分形值。
谢谢，如果我对分形的理解是不准确的，请纠正我。
浏览 3提问于2016-03-14得票数 0
我想使用svm分类器进行面部表情检测。我知道opencv有一个svm，但我不知道应该输入什么来训练分类器。到目前为止，我已经读了很多论文，都是说人脸特征检测训练后的分类器。
到目前为止我所做的，
人脸检测，
在每帧中计算16个面部点。下面是面部特征检测的输出！(输入图像描述)
保存特征点像素地址的向量。
注意:我知道如何训练支持向量机，只有正面和负面的图像，我看到了这个代码，但我不知道我如何结合面部特征信息与它。
有人能帮我从svm开始分类吗？
训练分类器的样本输入应该是什么？
如何用这个面部特征点训练分类器？
致以敬意，
浏览 13提问于2014-09-26得票数 9
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我正在做一个项目，在这个项目中，我想使用Kinect和open识别一个对象！但是那个物体有很多不同的尺寸！！我可以拍很多照片！我的问题是，在这种情况下，您推荐使用什么类型的机器学习，以及什么类型的特征检测，如冲浪或其他？
浏览 4提问于2014-02-16得票数 0
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