2016-03-22 14 views
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我使用SVM Light對用OpenCV處理的圖像進行分類。圖像製作成黑白,模糊一點,而來自opencv的HOG檢測器用於創建一個特徵向量,其中帶有標記爲1的正像和具有-1的負像的向量。當我在7個正面和7個負面過程圖像上運行SVMLight火車文件時,它會錯誤分類7個負面文件中的4個。爲什麼SVMLite會以很少的訓練輸入來分類?

但是,在較大的輸入下,它訓練時沒有錯誤分類。有誰知道爲什麼這可能是這種情況?

Correctly classifying negative images with a larger training input

Misclassifying 4 of 7 negative images while training

回答

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這是一般支持向量機的缺點之一。例如在scikit學習documentation,它提到:

支持向量機的缺點包括:

  • 如果要素的數量比樣本的數量大得多,該方法可能表現糟糕。
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感謝您的迴應!你有任何理解*爲什麼這是這種情況? –