我有一个项目，我想检测图像中的对象；我的目标是使用HOG功能。通过使用OpenCVSVM实现，我可以找到检测人的代码，并且我阅读了一些关于调整参数以检测对象而不是人的论文。不幸的是，由于几个原因，我不能这样做。首先，我可能调错了参数，其次，我不是C++的优秀程序员，但我必须用C++/OpenCV来做...here您可以找到使用C++/OpenCV为人们检测HOG特征的代码。假设我要检测此image中的对象.现在，我将向您展示我尝试在代码中更改的内容，但对我来说没有成功。我尝试更改的代码:HOGDescriptorhog;hog.setSVMDetector(HOGDescriptor:
我有一个数据集，我想根据该数据训练我的模型。训练后，我需要知道对SVM分类器的分类起主要作用的特征。森林算法有一个叫做特征重要性的东西，有什么类似的吗？ 最佳答案 是的，SVM分类器有coef_属性，但它只适用于具有linearkernel的SVM。对于其他内核，这是不可能的，因为数据是通过内核方法转换到另一个空间的，这与输入空间无关，请查看explanation.frommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearnimportsvmdeff_importances(coef,names):imp=c
我有一个数据集，我想根据该数据训练我的模型。训练后，我需要知道对SVM分类器的分类起主要作用的特征。森林算法有一个叫做特征重要性的东西，有什么类似的吗？ 最佳答案 是的，SVM分类器有coef_属性，但它只适用于具有linearkernel的SVM。对于其他内核，这是不可能的，因为数据是通过内核方法转换到另一个空间的，这与输入空间无关，请查看explanation.frommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearnimportsvmdeff_importances(coef,names):imp=c
scikit-learn的快速SVM问题。当你训练一个SVM时，它类似于fromsklearnimportsvms=svm.SVC()s.fit(training_data,labels)有没有办法让labels成为非数字类型的列表？例如，如果我想将向量分类为“猫”或“狗”，而不必使用某种外部查找表将“猫”和“狗”编码为1和2。当我尝试只传递一个字符串列表时，我得到...ValueError:float()的无效文字:cat所以，看起来只是在labels中插入字符串会起作用。有什么想法吗？ 最佳答案 直接将字符串作为类传递是我的待办
scikit-learn的快速SVM问题。当你训练一个SVM时，它类似于fromsklearnimportsvms=svm.SVC()s.fit(training_data,labels)有没有办法让labels成为非数字类型的列表？例如，如果我想将向量分类为“猫”或“狗”，而不必使用某种外部查找表将“猫”和“狗”编码为1和2。当我尝试只传递一个字符串列表时，我得到...ValueError:float()的无效文字:cat所以，看起来只是在labels中插入字符串会起作用。有什么想法吗？ 最佳答案 直接将字符串作为类传递是我的待办
我正在使用scikit-learn进行一些数据分析，我的数据集有一些缺失值(由NA表示)。我用genfromtxt和dtype='f8'加载数据，然后开始训练我的分类器。RandomForestClassifier和GradientBoostingClassifier对象的分类很好，但使用sklearn.svm中的SVC会导致以下错误:probas=classifiers[i].fit(train[traincv],target[traincv]).predict_proba(train[testcv])File"C:\Python27\lib\site-packages\sklear
我正在使用scikit-learn进行一些数据分析，我的数据集有一些缺失值(由NA表示)。我用genfromtxt和dtype='f8'加载数据，然后开始训练我的分类器。RandomForestClassifier和GradientBoostingClassifier对象的分类很好，但使用sklearn.svm中的SVC会导致以下错误:probas=classifiers[i].fit(train[traincv],target[traincv]).predict_proba(train[testcv])File"C:\Python27\lib\site-packages\sklear
我正在使用scikit-learn的当前稳定版本0.13。我正在使用类sklearn.svm.LinearSVC对一些数据应用线性支持向量分类器。.在chapteraboutpreprocessing在scikit-learn的文档中，我阅读了以下内容:Manyelementsusedintheobjectivefunctionofalearningalgorithm(suchastheRBFkernelofSupportVectorMachinesorthel1andl2regularizersoflinearmodels)assumethatallfeaturesarecenter
我正在使用scikit-learn的当前稳定版本0.13。我正在使用类sklearn.svm.LinearSVC对一些数据应用线性支持向量分类器。.在chapteraboutpreprocessing在scikit-learn的文档中，我阅读了以下内容:Manyelementsusedintheobjectivefunctionofalearningalgorithm(suchastheRBFkernelofSupportVectorMachinesorthel1andl2regularizersoflinearmodels)assumethatallfeaturesarecenter
我按照http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/svm/plot_oneclass.html#example-svm-plot-oneclass-py中显示的示例进行操作，其中一类SVM用于异常检测。现在，这可能是scikit-learn独有的符号，但我找不到关于如何使用赋予OneClassSVM构造函数的参数nu的解释。在http://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#nusvc，据说参数nu是参数C的重新参数化(这是我熟悉的正则化参数)-但没有说明如何执行重新参数化。非常感谢公式和直觉。
