什麼是OpenCV svm類型參數

Question

opencv SVM實現採用標記爲「SVM類型」的參數，該參數必須在用於訓練SVM的CVSVMParams結構中使用。所有我能找到的解釋是：

// SVM type
enum { C_SVC=100, NU_SVC=101, ONE_CLASS=102, EPS_SVR=103, NU_SVR=104 };

任何人都知道，這些不同的值代表什麼？

Answer 1

一般來說：

• 分類SVM類型1（也稱爲C-SVM分類）
• 分類SVM 2型（也稱爲NU-SVM分類）
• 迴歸SVM類型1（也被稱爲的ε-SVM迴歸）
• 迴歸SVM 2型（也稱爲NU-SVM迴歸）

詳細情況可以見SVM

Answer 2

它們是SVM的不同公式。 SVM的核心是數學優化問題。這個問題可以用不同的方式說明。

C-SVM使用C作爲保證金大小和被錯誤分類的訓練點數之間的折衷參數。 C只是一個數字，有用的範圍取決於數據集，它可以從非常小（如10-5）到非常大（如10^5），取決於您的數據。

nu-SVM使用nu而不是C. nu大致是將作爲支持向量的訓練點的百分比。支持向量越多，邊際越寬，將被錯誤分類的訓練點越多。 nu範圍從0.1到0.8 - 在0.1大約10％的訓練點將是支持向量，在0.8，更像是80％。我粗略地說，因爲它只是這樣相關 - 它不是確切的。

epsilon-SVR和nu-SVR使用SVM進行迴歸。與其通過查找最大裕度超平面進行二元分類，而是使用該概念來查找最適合數據的超音波，以便用它來預測未來的模型。它們在參數化方式上有所不同（如nu-SVM和C-SVM不同）。

一類SVM是新穎性檢測。而不是二元分類或預測值，而是給SVM一個訓練集，它試圖訓練一個模型來環繞這個集合，以便將來的實例可以被分類爲類的一部分或類之外（小說或離羣值）。