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您好,在liBsvm中svmprEDiCt函数返回值为空,求大神

请给出testdatalabel和testdata两个矩阵的尺寸看看

答案很简单http://blog.sina.com.cn/s/blog_4c98b960010009jh.html

问下,这个svmpredict工具箱是用于预测的吗?如果是的话那我将来也要用到的。。

svm_predict的返回值就是结果,表示当前测试样本tempMat被分到哪个类,试试d=svm_predict(Age, tempMat) svm_predict_probability可以得到置信度,svm_get_labels是用来得到当前svm模型中所有类的标签的

看到没有答案,特来为后来人铺路。 -b参数用于输出概率估计模型,其附带的概率估计输出在分类问题上可用于画ROC曲线 需要注意,'-b 0' 用于SVC也就是分类问题 '-b 1'用于SVR也就是回归问题 这里概率模型的准确率比直接输出类别的模型的准确率存...

MATLAB初学者必读这个要修改里面的函数,把输出这些语句的代码去掉~ 可以在svmpredict这个函数里面找到,它是个C++代码。 下面这2句 Mean squared error = 2.13499e-006 (regression) Squared correlation coefficient = -1.#IND (regression)

一 安装 1. 下载 在LIBSVM的主页上下载最新版本的软件包,并解压到合适目录中。 2. 编译 如果你使用的是64位的操作的系统和Matlab,那么不需要进行编译步骤,因为自带软件包中已经包含有64位编译好的版本:libsvmread.mexw64、libsvmwrite.mexw6...

可以利用libsvm工具箱中自带的k折交叉验证方法进行参数的寻优。 k折交叉验证的基本思想如下: k个子集,每个子集均做一次测试集,其余的作为训练集。

这应该是在提取SIFT特征的时候因为图片尺寸的关系,在量化阶段混进了长度为零的矢量,所以在后续计算核矩阵的时候出现了NaN的情况,把它们去掉就好了。今晚8点发。

MATLAB初学者必读这个要修改里面的函数,把输出这些语句的代码去掉~ 可以在svmpredict这个函数里面找到,它是个C++代码。 下面这2句 Mean squared error = 2.13499e-006 (regression) Squared correlation coefficient = -1.#IND (regression)

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