OpenCV中的SVM參数优化
SVM(支持向量机)是机器学习算法里用得最多的一种算法。SVM最经常使用的是用于分类,只是SVM也能够用于回归,我的实验中就是用SVM来实现SVR(支持向量回归)。
对于功能这么强的算法,opencv中自然也是有集成好了,我们能够直接调用。OpenCV中的SVM算法是基于LibSVM软件包开发的,LibSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)等开发设计的一个简单、易于使用和高速有效的SVM模式识别与回归的软件包。
网上讲opencv中SVM使用的文章有非常多,但讲SVM參数优化的文章却非常少。所以在这里不重点讲怎么使用SVM,而是谈谈如何通过opencv中自带的库优化SVM中的各參数。
相信用SVM做过实验的人都知道,SVM的各參数对实验结果有非常大的影响,比方C,gama,P,coef等等。以下就是CvSVMParams类的原型。
C++: CvSVMParams::CvSVMParams()
C++: CvSVMParams::CvSVMParams(int svm_type,
int kernel_type,
double degree,
double gamma,
double coef0,
double Cvalue,
double nu,
double p,
CvMat* class_weights,
CvTermCriteria term_crit
)
- CvSVM::C_SVC : C类支持向量分类机。 n类分组 (n≥2),同意用异常值惩处因子C进行不全然分类。
- CvSVM::NU_SVC :
类支持向量分类机。n类似然不全然分类的分类器。參数为
代替C(其值在区间【0,1】中,nu越大,决策边界越平滑)。
- CvSVM::ONE_CLASS : 单分类器,全部的训练数据提取自同一个类里,然后SVM建立了一个分界线以切割该类在特征空间中所占区域和其他类在特征空间中所占区域。
- CvSVM::EPS_SVR :
类支持向量回归机。训练集中的特征向量和拟合出来的超平面的距离须要小于p。异常值惩处因子C被採用。
- CvSVM::NU_SVR :
类支持向量回归机。
代替了 p。
<2>kernel_type:SVM的内核类型(4种):
- CvSVM::LINEAR : 线性内核,没有不论什么向映射至高维空间,线性区分(或回归)在原始特征空间中被完毕,这是最快的选择。

- CvSVM::POLY : 多项式内核:

- CvSVM::RBF : 基于径向的函数,对于大多数情况都是一个较好的选择:

- CvSVM::SIGMOID : Sigmoid函数内核:





CvSVMParams param;
param.svm_type = CvSVM::EPS_SVR; //我的实验是用SVR作回归分析,可能大部分人的实验是用SVM来分类,方法都一样
param.kernel_type = CvSVM::RBF;
param.C = 1;
param.p = 5e-3;
param.gamma = 0.01;
param.term_crit = cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_EPS, 100, 5e-3);
C++: bool CvSVM::train(const Mat& trainData,
const Mat& responses,
const Mat& varIdx=Mat(),
const Mat& sampleIdx=Mat(),
CvSVMParams params=CvSVMParams()
)
C++: bool CvSVM::train_auto(const Mat& trainData,
const Mat& responses,
const Mat& varIdx,
const Mat& sampleIdx,
CvSVMParams params,
int k_fold=10,
CvParamGrid Cgrid=CvSVM::get_default_grid(CvSVM::C), CvParamGrid gammaGrid=CvSVM::get_default_grid(CvSVM::GAMMA), CvParamGrid pGrid=CvSVM::get_default_grid(CvSVM::P),
CvParamGrid nuGrid=CvSVM::get_default_grid(CvSVM::NU), CvParamGrid coeffGrid=CvSVM::get_default_grid(CvSVM::COEF), CvParamGrid degreeGrid=CvSVM::get_default_grid(CvSVM::DEGREE),
bool balanced=false
)
自己主动训练函数的參数凝视(13个)
- 前5个參数參考构造函数的參数凝视。
- k_fold: 交叉验证參数。训练集被分成k_fold的自子集。当中一个子集是用来測试模型,其它子集则成为训练集。所以,SVM算法复杂度是运行k_fold的次数。
- *Grid: (6个)相应的SVM迭代网格參数。
- balanced: 假设是true则这是一个2类分类问题。这将会创建很多其它的平衡交叉验证子集。
- 这种方法依据CvSVMParams中的最佳參数C, gamma, p, nu, coef0, degree自己主动训练SVM模型。
- 參数被觉得是最佳的交叉验证,其測试集预估错误最小。
- 假设没有须要优化的參数,对应的网格步骤应该被设置为小于或等于1的值。比如,为了避免gamma的优化,设置gamma_grid.step = 0,gamma_grid.min_val, gamma_grid.max_val 为随意数值。所以params.gamma 由gamma得出。
- 最后,假设參数优化是必需的,可是对应的网格却不确定,你可能须要调用函数CvSVM::get_default_grid(),创建一个网格。比如,对于gamma,调用CvSVM::get_default_grid(CvSVM::GAMMA)。
- 该函数为分类执行 (params.svm_type=CvSVM::C_SVC 或者 params.svm_type=CvSVM::NU_SVC) 和为回归执行 (params.svm_type=CvSVM::EPS_SVR 或者 params.svm_type=CvSVM::NU_SVR)效果一样好。假设params.svm_type=CvSVM::ONE_CLASS,没有优化,并指定执行一般的SVM。
CvSVMParams param;
param.svm_type = CvSVM::EPS_SVR;
param.kernel_type = CvSVM::RBF;
param.C = 1; //给參数赋初始值
param.p = 5e-3; //给參数赋初始值
param.gamma = 0.01; //给參数赋初始值
param.term_crit = cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_EPS, 100, 5e-3);
//对不用的參数step设为0
CvParamGrid nuGrid = CvParamGrid(1,1,0.0);
CvParamGrid coeffGrid = CvParamGrid(1,1,0.0);
CvParamGrid degreeGrid = CvParamGrid(1,1,0.0); CvSVM regressor;
regressor.train_auto(PCA_training,tr_label,NULL,NULL,param,
10,
regressor.get_default_grid(CvSVM::C),
regressor.get_default_grid(CvSVM::GAMMA),
regressor.get_default_grid(CvSVM::P),
nuGrid,
coeffGrid,
degreeGrid);
用上面的代码的就能够自己主动训练并优化參数。最后,若想查看优化后的參数值,能够使用CvSVM::get_params()函数来获得优化后的CvSVMParams。以下是演示样例代码:
CvSVMParams params_re = regressor.get_params();
regressor.save("training_srv.xml");
float C = params_re.C;
float P = params_re.p;
float gamma = params_re.gamma;
printf("\nParms: C = %f, P = %f,gamma = %f \n",C,P,gamma);
OpenCV中的SVM參数优化的更多相关文章
- OpenCV中的SVM参数优化
OpenCV中的SVM参数优化 svm参数优化opencv SVMSVR参数优化CvSVMopencv CvSVM SVM(支持向量机)是机器学习算法里用得最多的一种算法.SVM最常用的 ...
- ubuntu nginx安装及相关linux性能參数优化
一.安装 下载源代码,解压:tar -xzvf nginx-1.4.7.tar.gz ./configure make && make install 改动默认nginx的监听port ...
- 研究下JavaScript中的Rest參数和參数默认值
研究下JavaScript中的Rest參数和參数默认值 本文将讨论使 JavaScript 函数更有表现力的两个特性:Rest 參数和參数默认值. Rest 參数 通常,我们须要创建一个可变參数的函数 ...
- opencv中的SVM图像分类(二)
opencv中的SVM图像分类(二) 标签: svm图像 2015-07-30 08:45 8296人阅读 评论(35) 收藏 举报 分类: [opencv应用](5) 版权声明:本文为博主原创文 ...
- iOS 处理方法中的可变參数
## iOS 处理方法中的可变參数 近期写了一个自己定义的对话框的demo,想模仿系统的UIAlertView的实现方式.对处理可变參数的时候,遇到了小问题,于是谷歌了一下.写下了处理问题的方法.记录 ...
- 发现个delphi调用vc写的Dll中包括pchar參数报错奇怪现象
发现个delphi调用vc写的Dll中包括pchar參数奇怪现象 procedure中的第一行语句不能直接调用DLL的函数,否则会执行报错,在之前随意加上条语句就不报错了奇怪! vc的DLL源代码地址 ...
- Extjs4.2 ajax请求url中传中文參数乱码问题
今天有个需求须要在url中传入中文參数.结果在后台取得时出现乱码,怀疑可能是编码问题.上网查询了资料,试了几种办法.发现有一种可行,记录在此,以便查阅. url中用encodeURI 进行2次编码: ...
- Ngnix中的fastcgi參数性能优化和解释
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/luozhonghua2014/article/details/37737823 优化性能參数设置,在 ...
- MySQL具体解释(21)------------缓存參数优化
数据库属于 IO 密集型的应用程序.其主要职责就是数据的管理及存储工作. 而我们知道,从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别,而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别,二者相差3个数量级.所以,要优 ...
随机推荐
- 14.2.5.6 Adaptive Hash Indexes 自适应Hash Indexes
14.2.5.6 Adaptive Hash Indexes 自适应Hash Indexes adaptive hash index(AHI) 让InnoDB 执行更加像在一个内存数据库里在, 在不牺 ...
- OCX控件在IE中无法侦测到键盘消息( MFC ActiveX Control in IE Doesn't Detect Keystrokes)
症状描述: Accelerator keys, such as ARROW keys, are first received by the message pump of the ActiveX co ...
- nginx源代码分析--模块分类
ngx-modules Nginx 基本的模块大致能够分为四类: handler – 协同完毕client请求的处理.产生响应数据.比方模块, ngx_http_rewrite_module, ngx ...
- USM锐化之openCV实现,附赠调整对比度函数
源地址:http://www.cnblogs.com/easymind223/archive/2012/07/03/2575277.html 常用Photoshop的玩家都知道Unsharp Mask ...
- poj 2409+2154+2888(Burnside定理)
三道burnside入门题: Burnside定理主要理解置换群置换后每种不动点的个数,然后n种不动点的染色数总和/n为answer. 对于旋转,旋转i个时不动点为gcd(n,i). 传送门:poj ...
- 关于hibernate中多对多关系
关于多对多关系 数据库:在使用多对多的关系时,我们能够使用复合主键.也能够不使用,直接引入外键相同能够实现. 在数据库中使用多对多关系时,须要一个中间表. 多对多关系中的数据库结构例如以下: 表:Or ...
- IOS-UITextField-邮箱后缀联想赛
最近做的项目,有一个函数,百度了一下 结果没 要研究了一下. 当用户输入邮箱形式的账号时,输入完"@"符号后.联想出经常使用的邮箱 点击某一行,将改行代表邮箱自己主动输入到账号输入 ...
- DS Scheduler 0.7 发布,Linux 调度系统 - 开源中国社区
DS Scheduler 0.7 发布,Linux 调度系统 - 开源中国社区 DS Scheduler 0.7 发布,Linux 调度系统
- set与map容器
首先来看看set集合容器: set集合容器实现了红黑树的平衡二叉树数据结构,在插入元素时它会自动调整二叉树的排列,把该元素放到适当的位置,并且 保证左右子树平衡.平衡二叉检索树采用中序遍历算法. 对于 ...
- 由“Jasperrpeorts 4.1.2升级到5.1.2对flex项目的解析”到AS3 带命名空间的XML的操作
原文同步至:http://www.waylau.com/from-jasperrpeorts-4-1-2-upgraded-to-5-1-2-parsing-of-flex-projects-to-t ...