本文不对支持向量机的原理进行详细解释，直接运用matlab自带的工具箱函数svmtrain、svmclassify解决实际的二分类问题。...对于不同的sigma，程序代码： % different sigma figure; sigma = 0.5; svmStr = svmtrain(xdata,xgroup,'kernel_function...然后讨论C的影响，程序代码如下： % different C figure; C = 1; svmStr = svmtrain(xdata,xgroup,'kernel_function','rbf',...C,'showplot',true); title('C = 0.1'); figure; C = 8; svmStr = svmtrain(xdata,xgroup,'kernel_function'...C,'showplot',true); title('C = 1'); figure; C = 64; svmStr = svmtrain(xdata,xgroup,'kernel_function',
我们可以使用Y(:)操作符将Y转换为向量，并将其传递给svmtrain函数。...示例代码如下：matlabCopy codeload('data.mat'); % 加载数据集Y = Y(:); % 将Y转换为向量svmModel = svmtrain(X, Y); % 使用svmtrain...最后，我们使用svmtrain函数进行训练。总结通过将Y转换为向量，我们可以解决svmtrain函数中的错误，确保Y具有正确的类型。...我们的目标是将Y转换为向量，并使用svmtrain函数进行训练。...进行训练：matlabCopy code% 将Y转换为向量Y = reshape(Y, [], 1); % 使用reshape将Y转换为向量% 使用svmtrain进行训练svmModel = svmtrain
., try C = 1000) C = 1; model = svmTrain(X, y, C, @linearKernel, 1e-3, 20); visualizeBoundaryLinear(X...However, in practice, you will want to run the training to % convergence. model= svmTrain(X, y, C, @(...different SVM Parameters here [C, sigma] = dataset3Params(X, y, Xval, yval); % Train the SVM model= svmTrain
Statistic Tools工具箱提供了svmtrain和svmclassify函数进行SVM分类。...-1;-4.5 -4; 2 -1; -1 -3]; group = [1 1 -1 -1 1 1 -1 -1]'; testdata = [5 2;3 1;-4 -3]; svm_struct = svmtrain...(traindata,group); Group = svmclassify(svm_struct,testdata); svmtrain接受traindata和group两个参数，traindata...svmtrain返回一个存储了训练好的svm所需的参数的结构体svm_struct。
重要函数： meshgrid 交叉验证用 – Generate X and Y arrays for 3-D plots – [X,Y] = meshgrid(x,y) – svmtrain...– Train support vector machine classifier – model = svmtrain(train_label,train_matrix,’libsvm_options...cmd = ['-v ',num2str(v),' -t 2',' -c ',num2str(2^c(i,j)),' -g ',num2str(2^g(i,j))]; cg(i,j) = svmtrain...创建/训练SVM模型 model = svmtrain(train_label,Train_matrix,cmd); %% V....创建/训练SVM cmd = [' -t 2',' -c ',num2str(bestc),' -g ',num2str(bestg),' -s 3 -p 0.01']; model = svmtrain
两个步骤：训练建模——>模型预测 分类 model = svmtrain(trainlabel, traindata, ‘-s 0 -t 2 -c 1.2 -g 2.8’); 回归 model =...svmtrain(trainlabel, traindata, ‘-s 3 -t 2 -c 2.2 -g 2.8 -p 0.01’); 参数说明： -s svm类型：SVM设置类型(默认0) 0 —...SVMcgForClass(train_label,train,cmin,cmax,gmin,gmax,v,cstep,gstep,accstep) 输入： train_label:训练集的标签，格式要求与svmtrain...train:训练集，格式要求与svmtrain相同。
num2str(v),' -t 2',' -c ',num2str( pop(i,1) ),' -g ',num2str(pop(i,2) ),' -s 3 -p 0.1']; fitness(i) = svmtrain
程序开始时，我们加入了训练文件的定义位置，还有在opencv-svmtrain项目中的那个hog_deal的方法。
using the extractHOGfeatures function from the Computer Vision System Toolbox and the svmclassify and svmtrain
程序开始时，我们加入了训练文件的定义位置，还有在opencv-svmtrain项目中的那个hog_deal的方法，这个方法在上一篇《》有介绍，这里就不再详细说明。
heart_scale’); %读取数据集的标签和特征值；得到的Label为2701的标签矩阵，Feature为27013的特征矩阵，每一列表示一个特征变量 A=randperm(270); model=svmtrain
svmtrain训练函数，训练数据产生模型的 一般直接使用为：model=svmtrain(label,data,cmd); label为标签，data为训练数据（数据有讲究，每一行为一个样本的所有数据...=1多项式核，-t=2，径向基函数（高斯），-t=3，sigmod核函数，新版出了个-t=4，预计算核（还不会用）；-g为核函数的参数系数，-c为惩罚因子系数，-v为交叉验证的数，默认为5，这个参数在svmtrain...当你规定了以后，程序反而错误，提醒没有svmpredict的-g参数，原因是在svmtrain后会出现一个model，而在svmpredict中你已经用了这个model，而这个model中就已经包含了你所有的训练参数了...),:); label_test = test_data(:,end); predict = zeros(length(test_data),1); %% ----训练模型并预测分类 model = svmtrain...%% 训练-- cmd = ['-c ', num2str(2^bestc), ' -g ', num2str(2^bestg) , ' -s 3 -p 0.4 -n 0.1']; model = svmtrain
svm.cpp │ ├── svm.h │ ├── svm_model_matlab.c │ ├── svm_model_matlab.h │ ├── svmpredict.c │ ├── svmtrain.c
SVMcgForClass(train_label,train, cmin,cmax,gmin,gmax,v,cstep,gstep,accstep) 输入： train_label:训练集的标签，格式要求与svmtrain...train:训练集，格式要求与svmtrain相同。
svmtrain训练函数，训练数据产生模型的 一般直接使用为：model=svmtrain(label,data ,cmd); label为标签，data为训练数据（数据有讲究，每一行为一个样本的所有数据...=1多项式核，-t=2，径向基函数（高斯），-t=3，sigmod核函数，新版出了个-t=4，预计算核（还不会用）；-g为核函数的参数系数，-c为惩罚因子系数，-v为交叉验证的数，默认为5，这个参数在svmtrain...当你规定了以后，程序反而错误，提醒没有svmpredict的-g参数，原因是在svmtrain后会出现一个model，而在svmpredict中你已经用了这个model，而这个model中就已经包含了你所有的训练参数了...),:); label_test = test_data(:,end); predict = zeros(length(test_data),1); %% ----训练模型并预测分类 model = svmtrain...%% 训练-- cmd = ['-c ', num2str(2^bestc), ' -g ', num2str(2^bestg) , ' -s 3 -p 0.4 -n 0.1']; model = svmtrain
例如使用SVM进行分类，我们需要将特征矩阵转换为样本*维度的shape形式，那么就对特征矩阵和标枪向量同时进行转置后输入到svmtrain函数中，再利用predict函数进行预测。
一般窗口步长都用Size(8,8)就是8*8 hog.compute(result, dst, cv::Size(8, 8), cv::Size(0, 0)); } 01 创建项目 我们新建了一个opencv-svmtrain
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