class SVM(StatModel): def __init__(self, C=1, gamma=0.5): self.model = cv2.ml.SVM_create() self.model.setGamma(gamma) self.model.setC(C) self.model.setKernel(cv2.ml.SVM_RBF) self.model.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC) self.model.setTermCriteria((cv2.TermCriteria_MAX_ITER, 10000, 0))
时间: 2023-06-20 11:04:56 浏览: 71
这段代码是使用OpenCV中的SVM模型进行机器学习的代码。SVM代表支持向量机,是一种常用的分类算法。在这段代码中,我们初始化了一个SVM模型,并设置了一些参数。C和gamma是SVM模型的两个重要参数,它们的值会影响SVM模型的分类效果。setKernel()函数设置了SVM模型的核函数,这里使用RBF核函数。setType()函数设置SVM模型的类型为C_SVC,这是一种常见的SVM类型。setTermCriteria()函数设置了SVM模型的终止准则,当达到最大迭代次数或达到最小误差时,SVM模型将停止训练。
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解释代码:self.lookup_matrix=torch.zeros((self.n_class, self.n_svm), device=self.device)
这行代码创建了一个大小为(self.n_class, self.n_svm)的零矩阵,使用了 PyTorch 框架中的 torch.zeros 方法,并将其存储在名为lookup_matrix的变量中,该变量位于当前对象的self.device设备上。
coefs=model_svm.coef_ intercept=model_svm.intercept_
这段代码用于获取训练好的 SVM 模型的权重系数和截距。
`model_svm.coef_` 返回一个数组,其中包含每个特征的权重系数。如果你的数据集有 $n$ 个特征,那么这个数组的长度就是 $n$。
`model_svm.intercept_` 返回一个实数,表示决策函数的截距。
这些权重系数和截距可以用来解释模型是如何做出分类决策的,或者用于计算模型的预测输出。