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快来了解一下在matlab环境下的svmtrain的输出model里的各参数含义吧

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1#
发表于 2020-7-1 10:43 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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x
Parameters: [5x1 double]  %结构体变量,依次保存的是 -s -t -d -g -r等参数
) r  e) L& G/ ~+ `      nr_class: 4    %分类的个数   9 T2 W4 ~! o# x, x* S6 n" J
       totalSV: 39    %总的支持向量个数
: C/ G, N# V" v9 u           rho: [6x1 double]   %b=-model.rho4 w) o, c+ n9 h& p
         Label: [4x1 double]
. y1 U- N% Q/ x! K' N9 d         ProbA: []# w3 Q: A1 O0 i6 c6 {" M
         ProbB: []8 V4 K: d) H( X
           nSV: [4x1 double]  %每一类的支持向量的个数; V. R4 o, Q( g7 j# b. @$ X. f: C
       sv_coef: [39x3 double] %支持向量的系数# z+ d4 e  }% w) @2 i$ v" |) U
           SVs: [39x12 double] %具体的支持向量,以稀疏矩阵的形式存储
9 ]/ M8 |9 X, _   
0 w) s: V  |% ]; G7 ^    w*x+b=0 其中
4 a  i: g" f* d' i7 F    w=model.SVs'*model.sv_coef1 f) y2 U8 S/ J" F
        b=-model.rho
: w, |& ]; V: @+ ^+ O       w是高维空间中分类 超平面的法向量,b是常数项。2 y( B& ~3 U# h8 W

该用户从未签到

2#
发表于 2020-7-1 13:24 | 只看该作者
来了来了,谢谢分享
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