【发布时间】：2012-04-24 21:26:00
【问题描述】：
我在 matlab 中使用 libsvm 进行图像分类。 training_label_vector 在“svmtrain”命令中的确切含义是什么。 “svmpredict”中的 testing_label_vector 和 testing_instance_matrix 是什么。训练后如何使用结果。
【问题讨论】：
【发布时间】：2012-04-24 21:26:00
【问题描述】：
对于 SVM，每个示例包含两部分：一个输入对象（通常是一个包含数据的向量）和一个期望的输出值或标签，以指定它属于哪个对象/类。 Training Label 向量基本上代表了向量所属的类。对于二分类，Training Label 的值为 1 或 -1。因此，一些特征将被赋予一个标签，如 1 和一些 -1。这适用于测试标签向量。测试实例矩阵表示您尝试用来测试模型的数据。
训练完成后，模型将被输出，您必须使用测试矩阵和测试标签进行测试，以获得分类器的准确性。
要了解有关 SVM 的更多信息，这是一个很好的链接：http://www.tristanfletcher.co.uk/SVM%20Explained.pdf
【讨论】：
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谢谢先生。您的回复很有帮助。