機器學習(3),opencv4.0中SVM各個引數的意義,設定
SVO演算法
至於SVO演算法,先放在這,因為是一種優化演算法,佔時不打算深入研究,先考慮SVM的實際應用
Opencv4.0 中SVM的引數
https://docs.opencv.org/master/d1/d2d/classcv_1_1ml_1_1SVM.html詳細文件可以參考官方的文件
官網提供的公共介面分為兩個部分,一個是帶get開頭的,指的是獲取當前使用的SVM的一些引數,帶set的指的是設定相應的引數,還是很人性化的,下面主要介紹的是帶set的引數設定:
setC(double c): 設定懲罰函式的引數C的大小,一般大於0,不允許是0;
setClassWeights(Mat & val):表示不同分類的權值,該值和C相乘後,實現了不同分類的不同的懲罰力度,值越大,該類別的懲罰力度就越大。一般在多分類中使用,mat的大小和分類的類別多少是一致的。
setCoef(double val):設定多項式核函式和sigmod核函式的引數P,
setCustomKernel ( const Ptr< Kernel > & _kernel ) ://這個基本沒用過。。。。。應該是自定義核函式
setDegree ( double val ) :設定多項式核函式的Q;
setGamma ( double val ) :設定多項式核函式,高斯核函式,sigmod核函式的引數伽馬
setKernel ( int kernelType ) :選用opencv自帶的核函式,整個包含在一個列舉當中。包括:
setNu ( double val ) :表示NU-svc和NU-svr的引數Nu,在下面圖片中有寫道
setP ( double val ) :表示-P-SVR的引數P;
setTermCriteria ( const cv::TermCriteria & val ) :設定迭代終止條件
setType ( int val ) :選用型別:
小結:
本章主要提供一些svm中引數的設定和使用。具體原理,請參考上一篇,畢竟只有原理打通,才知道怎麼調引數。直達連結https://blog.csdn.net/AlonewaitingNew/article/details/100764610
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