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add_sample_class_svmT_add_sample_class_svmAddSampleClassSvmAddSampleClassSvmadd_sample_class_svm (Operator)

Name

add_sample_class_svmT_add_sample_class_svmAddSampleClassSvmAddSampleClassSvmadd_sample_class_svm — Hinzufügen eines Trainingsmusters zu den Trainingsdaten einer Support-Vektor-Maschine.

Signatur

add_sample_class_svm( : : SVMHandle, Features, Class : )

Herror T_add_sample_class_svm(const Htuple SVMHandle, const Htuple Features, const Htuple Class)

void AddSampleClassSvm(const HTuple& SVMHandle, const HTuple& Features, const HTuple& Class)

void HClassSvm::AddSampleClassSvm(const HTuple& Features, const HTuple& Class) const

void HClassSvm::AddSampleClassSvm(const HTuple& Features, Hlong Class) const

static void HOperatorSet.AddSampleClassSvm(HTuple SVMHandle, HTuple features, HTuple classVal)

void HClassSvm.AddSampleClassSvm(HTuple features, HTuple classVal)

void HClassSvm.AddSampleClassSvm(HTuple features, int classVal)

def add_sample_class_svm(svmhandle: HHandle, features: Sequence[float], class_val: Union[int, float]) -> None

Beschreibung

add_sample_class_svmadd_sample_class_svmAddSampleClassSvmAddSampleClassSvmAddSampleClassSvmadd_sample_class_svm fügt ein Trainingsmuster zu der durch SVMHandleSVMHandleSVMHandleSVMHandleSVMHandlesvmhandle gegebenen Support-Vektor-Maschine (SVM) hinzu. Das Trainingsmuster wird durch FeaturesFeaturesFeaturesFeaturesfeaturesfeatures und ClassClassClassClassclassValclass beschrieben. FeaturesFeaturesFeaturesFeaturesfeaturesfeatures ist der Merkmalsvektor des Musters und muss folglich die Länge NumFeaturesNumFeaturesNumFeaturesNumFeaturesnumFeaturesnum_features besitzen, die in create_class_svmcreate_class_svmCreateClassSvmCreateClassSvmCreateClassSvmcreate_class_svm angegeben worden ist. ClassClassClassClassclassValclass kodiert die Klassenzugehörigkeit und muss Werte von 0 bis NumClassesNumClassesNumClassesNumClassesnumClassesnum_classes-1 enthalten (siehe create_class_svmcreate_class_svmCreateClassSvmCreateClassSvmCreateClassSvmcreate_class_svm). Im Spezialfall von 'novelty-detection'"novelty-detection""novelty-detection""novelty-detection""novelty-detection""novelty-detection" muss die Klasse mit 0 übergeben werden, da nur eine Klasse angenommen wird. Bevor das SVM mit train_class_svmtrain_class_svmTrainClassSvmTrainClassSvmTrainClassSvmtrain_class_svm trainiert werden kann, müssen Trainingsmuster mit add_sample_class_svmadd_sample_class_svmAddSampleClassSvmAddSampleClassSvmAddSampleClassSvmadd_sample_class_svm zum SVM hinzugefügt werden. Das Verwenden von Support-Vektoren einer bereits trainierten SVM als Trainingsdaten wird in train_class_svmtrain_class_svmTrainClassSvmTrainClassSvmTrainClassSvmtrain_class_svm beschrieben.

Die Anzahl der abgespeicherten Trainingsmuster kann mit get_sample_num_class_svmget_sample_num_class_svmGetSampleNumClassSvmGetSampleNumClassSvmGetSampleNumClassSvmget_sample_num_class_svm abgefragt werden. Einzelne Trainingsmuster können mit get_sample_class_svmget_sample_class_svmGetSampleClassSvmGetSampleClassSvmGetSampleClassSvmget_sample_class_svm wieder ausgelesen werden.

Im Normalfall ist es günstig, die Trainingsmuster mit write_samples_class_svmwrite_samples_class_svmWriteSamplesClassSvmWriteSamplesClassSvmWriteSamplesClassSvmwrite_samples_class_svm in eine Datei zu speichern, damit sie wiederverwendet werden können, und damit bei Bedarf neue Trainingsmuster zum Datensatz hinzugefügt werden können und eine neu erzeugte SVM mit dem erweiterten Datensatz trainiert werden kann.

Ausführungsinformationen

Dieser Operator modifiziert den Zustand des folgenden Eingabeparameters:

Während der Ausführung dieses Operators muss der Zugriff auf den Wert dieses Parameters synchronisiert werden, wenn er über mehrere Threads hinweg verwendet wird.

Parameter

SVMHandleSVMHandleSVMHandleSVMHandleSVMHandlesvmhandle (input_control, Zustand wird modifiziert)  class_svm → HClassSvm, HTupleHHandleHTupleHtuple (handle) (IntPtr) (HHandle) (handle)

Handle der SVM.

FeaturesFeaturesFeaturesFeaturesfeaturesfeatures (input_control)  real-array → HTupleSequence[float]HTupleHtuple (real) (double) (double) (double)

Merkmalsvektor des zu speichernden Trainingsmusters.

ClassClassClassClassclassValclass (input_control)  number → HTupleUnion[int, float]HTupleHtuple (integer / real) (int / long / double) (Hlong / double) (Hlong / double)

Klasse des zu speichernden Trainingsmusters.

Ergebnis

Sind die Parameterwerte korrekt, liefert add_sample_class_svmadd_sample_class_svmAddSampleClassSvmAddSampleClassSvmAddSampleClassSvmadd_sample_class_svm den Wert 2 (H_MSG_TRUE). Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.

Vorgänger

create_class_svmcreate_class_svmCreateClassSvmCreateClassSvmCreateClassSvmcreate_class_svm

Nachfolger

train_class_svmtrain_class_svmTrainClassSvmTrainClassSvmTrainClassSvmtrain_class_svm, write_samples_class_svmwrite_samples_class_svmWriteSamplesClassSvmWriteSamplesClassSvmWriteSamplesClassSvmwrite_samples_class_svm, get_sample_num_class_svmget_sample_num_class_svmGetSampleNumClassSvmGetSampleNumClassSvmGetSampleNumClassSvmget_sample_num_class_svm, get_sample_class_svmget_sample_class_svmGetSampleClassSvmGetSampleClassSvmGetSampleClassSvmget_sample_class_svm

Alternativen

read_samples_class_svmread_samples_class_svmReadSamplesClassSvmReadSamplesClassSvmReadSamplesClassSvmread_samples_class_svm

Siehe auch

clear_samples_class_svmclear_samples_class_svmClearSamplesClassSvmClearSamplesClassSvmClearSamplesClassSvmclear_samples_class_svm, get_support_vector_class_svmget_support_vector_class_svmGetSupportVectorClassSvmGetSupportVectorClassSvmGetSupportVectorClassSvmget_support_vector_class_svm

Modul

Foundation

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