81、机器学习分类器与支持向量机的深入剖析

最新推荐文章于 2025-12-05 20:45:00 发布

pear55

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分类专栏： OpenCV实战入门指南文章标签：机器学习分类器 SVM

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机器学习分类器与支持向量机的深入剖析

在机器学习领域，分类器是一项核心技术，它能够对数据进行分类和预测，在众多领域发挥着重要作用。下面将深入探讨一些常见的分类器，以及支持向量机（SVM）的相关内容。

分类器基础与预测方法

在完成分类器的训练后，就可以使用 cv::ml::StatModel::predict() 接口进行预测，以 SVM 为例，其预测函数如下：

float cv::ml::SVM::predict(
  InputArray  samples,
  OutputArray results = noArray(),
  int         flags   = 0
) const;

该方法的使用步骤如下：
1. 输入样本 ： samples 可以包含一个或多个样本，每个样本占一行。
2. 输出结果 ：预测结果会存储在 results 中，如果不需要结果，可以传入 noArray() 。
3. 标志参数 ： flags 参数一般设为 0。对于一类或二类分类问题，如果想获取计算值而非选择的类别标签，可以传入 cv::ml::StatModel::RAW_OUTPUT 标志。在回归问题中，返回值将是函数的估计值，不受标志影响。