Я хотел бы знать, важен ли порядок данных поезда для svmtrain в matlab и влияет на производительность классификатора или нет. Например, у меня есть два класса, обозначенные как 0 и 1. В массиве данных
Я использую Weka для моего проекта. У меня есть два набора данных: "?" train.arff - -> 20 атрибутов и 1 класс test.arff> 20 атрибутов и класс помечается как Я подготовил модель по процентному разрезу
Я был под впечатлением training data дано тренировать SVM состояла из особенностей изображения, но после того, как reading this post снова, training_mat, который дается в SVM в примере только img_mat
Я использую каскадный классификатор для обучения некоторым растениям. Вот пример изображения для того, что я хочу, чтобы обнаружить Я пробовал маленькие зеленые растения для позитивов, и сделал негати
Я использовал небольшое количество изображений (около 20) для обучения SVM, и я заметил, что когда дело доходит до обучения, одна картина может иметь очень большую разницу в результатах. Иногда это бу