accord.net

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我正在嘗試使用Accord.NET庫進行對象分類，但是我沒有找到任何合適的示例和文檔來理解這個過程。我當前的代碼是 Predictor = new Boost<DecisionStump>(); AdaBoost<DecisionStump> Algo = new AdaBoost<DecisionStump>(Predictor, new ModelConstructor<DecisionSt

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如何使用主成分分析找到最佳擬合線？

我在C＃中繪製Windows應用程序中的圖。我用 Least Squares Fitting--Perpendicular Offsets 找到最合適的線。但是我的數據源從垂直線到（幾乎）水平線不等。然後我閱讀了關於PCA和Accord.net庫。我寫了一些代碼，但沒有得到什麼進一步做。我有一個圖的數據點列表。 DataTable dt = new DataTable(); dt.Colu

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多標籤支持向量機在Accord.NET

我試圖用Accord.NET框架（MultilabelSupportVectorMachine類），以多標籤支持向量機，但基於示例這是很難理解的編碼如： // Sample input data double[][] inputs = { new double[] { 0 }, new double[] { 3 }, new double[] { 1 },

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構建循環中的函數約束

我正在使用accord.math來解決具有非線性約束的系統。在這個例子中，約束有4個變量, x => x[0] + x[1] + x[2] + x[3] <= 1但是如果約束應該包含50個變量呢？如何在週期內建立, x => x[0] + x[1] + x[2] + ...+ x[50] <= 1？ namespace ConsoleApplication21 { class Program

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相對沒有特色的對象的圖像配準技術

我試圖執行圖像配準沒有太多運氣。下圖是我的'參考'圖像。我使用網絡攝像頭以不同方向獲取同一對象的圖像，然後需要對這些圖像執行轉換，以使它們看起來儘可能接近參考圖像。我爲了解決這個問題被同時使用Aforge.NET和Accord.NET庫。特徵檢測/提取到目前爲止，我已經試過在this文章中使用的圖像拼接方法。它適用於某些類型的圖像，但不幸的是它似乎不適用於我的示例圖像。該對象本身非常平淡，

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雅閣和多功能使用標籤支持向量機

我通過示例中的文檔的多類支持向量機的工作 - http://accord-framework.net/docs/html/T_Accord_MachineLearning_VectorMachines_MultilabelSupportVectorMachine.htm 雖然，我沒有得到一個0錯誤率，而當我嘗試計算值，他們不給他們應該的輸出值。這個例子有什麼問題嗎？ static void Mai

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我想使用動態時間規整內核來製作多類SVM

我正在使用accord.net。下面的例子工作正常，但我想做多類分類器。我嘗試過使用MulticlassSupportVectorMachine（）函數，但它爲動態時間規整類內核訓練了0.6錯誤的數據，該規則沒有爲某些輸入提供正確的輸出。 // Suppose you have sequences of multivariate observations, and that // those

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Accord.net當沒有可行的解決方案時，Cobyla求解器返回成功

我正在使用Accord.Net的Cobyla求解器來解決一個相當簡單的非線性問題。在某些情況下，這個問題沒有可行的方面。當我運行一個簡單的問題，即非可行性很明顯時，即使解決方案不可行，解算器也會返回「成功」。考慮下面的例子，寫在F＃： open System.Collection.Generics let obj12 = QuadraticObjectiveFunction("a - a*

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如何使用Accord.Net進行文本分類？

我正在嘗試使用accord.net進行文本分類。但是我找不到表示稀疏矢量和矩陣的方法。例如，我們有很多文本，並且在使用ngrams和散列進行標記之後，每個文本都用一個權重（tf）表示爲特徵索引（由featureHasher給出）。並且不可能將所有數據作爲非稀疏矩陣加載到內存中。有沒有辦法做增量處理或表示稀疏矩陣或用稀疏數據做特徵減少？

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如何保存Accord.Net K-Means的聚類結果以便重複使用？

我正在嘗試保存Accord.Net K-Means的聚類結果，以便每次運行我的程序時都不必重新計算。我也想爲每個羣集分配永久的人類可讀標籤。這是不可能的，如果我必須每次計算羣集。