【发布时间】：2011-08-11 10:52:46
【问题描述】：
您好，我正在完成泰米尔语字符识别的最后一年 M.E 项目。我已经完成了特征提取步骤。现在我得到了数据集中每个图像的特征（HP Labs）。如何提供这些特征来训练 SVM 以及如何执行类标签。我是这个神经网络领域的新手。所以请帮助我....
【问题讨论】：
标签： neural-network character image-recognition svm libsvm
【发布时间】：2011-08-11 10:52:46
【问题描述】：
训练中
在 Matlab 中神经网络有两个输入：
- 输入向量
- 目标向量
例子：
net = newFF(input,target);
net = train(net,input,target);
你给特征是输入向量。目标是对应的特征id(char ID)。
测试中
从图像中提取特征，然后使用 sim 函数在神经网络中测试特征。
sim(net,features).. 返回对应的char-ID。
打开 Matlab，然后输入 nftool 并研究该工具箱。
SVM 也一样
培训
svmtrain(input,label).
input 作为功能。
label 作为特定功能的 ID。
测试
使用svmclassify() 方法。它返回charID 的输出。
【讨论】：
您可能想查看 matlab 中生物信息学工具箱中的 svmclassify 和 svmtrain 方法。
顺便问一下，你真的想要支持向量机还是神经网络？它们彼此非常不同。在决定使用特定的实现之前，请明确您想为您的问题使用哪个分类器。
如果你是机器学习领域的新手，想尝试几种算法，我建议你先试试 Weka。
【讨论】：
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我是这个机器学习概念的新手。所以建议我参考一些网站。而我最后的生命只剩下 7 天了。所以请帮助我。
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首先，我想知道特征提取后如何形成特征数据集（.mat文件）...提前谢谢。