에코 상태 네트워크의 계층 적 조합을 사용하여 R^n의 고정 된 크기의 벡터로 심볼의 보안을 벡터화하는 아이디어를 테스트하고 있습니다. 목표는 이러한 시퀀스를 벡터로 분류하는 것입니다 (고정 된 크기의 실제 벡터에 사용할 수있는 많은 기계 학습 알고리즘이 있음). 특히이 알고리즘을 영어 단어로 테스트하여 명사 또는 형용사로 분류하려고합니다. 내 데이터 세트
누구나 SVM이 Android에서 Opencv를 예측하는 방법에 대해 도움을 주겠다. 왜냐하면 내가 전화를 걸면 나에게 결과가 나오기 때문에 나는 기차 세트와 자신감을 계산하기위한 테스트 세트 사이의 거리를 가질 수 없기 때문이다. 값. 아무도 도와 줄 수 있습니까? 미리 감사드립니다. Marco
SVM, openCV, C++ 및 Visual Studio 2008 (mfc app)으로 간단한 OCR 응용 프로그램을 만들려고합니다. 내 훈련 샘플은 기계 인쇄 된 숫자 (0-9)의 이진 이미지입니다. 이 다중 클래스 문제에 대해 DAGSVM을 사용하고 싶습니다. 그래서 저는 45 개의 SVM을 생성해야합니다. 각 SVM은 2 클래스 (SVM (0,1),
내 프로젝트에서 사용해야하는 라이브러리에 큰 문제가 있습니다. 내가 라이브러리 중 하나를 시도 할 때마다 문제가 발생하고이 시간 동안 손실 될 시간이별로 없습니다. (내 프로젝트는 "이미지 이해" 이므로 "기능 추출"& "이미지 분할이 필요합니다. "&"기계 학습 SVM " 읽은 후, 그것은 밖으로 설정" "최고의 하나 내가 어떤 코드가에 광산을 구축하고
나는 간 종양 분류 프로젝트를 수행하고 있습니다. 실제로 처음에 간세포 분화를 위해 Region Growing 방법을 사용했고 그로부터 FCM을 사용하여 종양을 분할했습니다. 그런 다음 Gray Level Co-Occurence Matrix를 사용하여 텍스처 피쳐를 얻었습니다. 그에 대한 나의 출력은 통계 = autoc: [1.857855266614132e
OCR 관련 프로젝트에 대해 Microsoft Visual Studio 2008, OpenCV, C++ 및 SVM을 사용하고 있습니다. error C2664: 'bool CvSVM::train(const CvMat *,const CvMat *,const CvMat *,const CvMat *,CvSVMParams)' : cannot convert param
음성 벡터에서 svm을 실행하여 얻은 정확도가 낮습니다. 데이터가 잘못되지 않았 음을 확인하고 좋은 결과를 얻으려면 naives 베이 분류기를 사용했습니다. 먼저 교육 및 테스트를 위해 동일한 파일을 사용하지 않는다는 것을 확인해야합니다. 나는 testing_label_vector = ones(size(mfcc,1),1); % where mfcc is my