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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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Parameters: [5x1 double]  %结构体变量,依次保存的是 -s -t -d -g -r等参数; n- l9 S1 {9 l9 x7 T
      nr_class: 4    %分类的个数   
' ~8 ~0 j9 G" u8 S! U       totalSV: 39    %总的支持向量个数
& ?1 ~) s' D4 `% a, G5 E" X% |           rho: [6x1 double]   %b=-model.rho7 H; c0 z8 I. y
         Label: [4x1 double]
, |  ?0 U* M& u, W/ X& R% x" a( g         ProbA: []
+ a1 Q6 d" S. `7 c0 b  i         ProbB: []) S/ ~1 J; F/ U; N$ |: F& A
           nSV: [4x1 double]  %每一类的支持向量的个数
# @! j/ n7 D2 R, ]8 T; t" y       sv_coef: [39x3 double] %支持向量的系数7 @  w8 C" ]) y3 A* T3 Y/ R: N% F
           SVs: [39x12 double] %具体的支持向量,以稀疏矩阵的形式存储
: A- y  C0 T# W4 u   
# y/ Q/ y; |& O; n, e5 V; c    w*x+b=0 其中1 L0 U& t; X* t! L1 X. I7 b; g
    w=model.SVs'*model.sv_coef
5 f: r  U& [6 |4 d        b=-model.rho& E" G/ _( ]3 V8 f% C0 O8 O
       w是高维空间中分类 超平面的法向量,b是常数项。
2 z/ n  ~% s, ~

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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