機器學習（3），opencv4.0中SVM各個引數的意義，設定

鄧文堯發表於2019-09-25
機器學習OpenCV

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：

在這裡插入圖片描述

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：
在這裡插入圖片描述
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：
在這裡插入圖片描述

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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