怎樣將使用libsvm產(chǎn)生的結(jié)果可視化？其中一個(gè)主要問(wèn)題是如何使用libsvm工具，另一個(gè)問(wèn)題是模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)中的一些概念不清楚。接下來(lái)，以Matlab版本的libsvm為例：Training命令

怎樣將使用libsvm產(chǎn)生的結(jié)果可視化？

其中一個(gè)主要問(wèn)題是如何使用libsvm工具，另一個(gè)問(wèn)題是模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)中的一些概念不清楚。接下來(lái)，以Matlab版本的libsvm為例：Training命令：model=svmtrain（train） label，train data，[“l(fā)ibsvmuoptions”]）test命令：[predict label，accuracity，dec values]=svmpredict（test label，test”，用SVM train訓(xùn)練后，取一行數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本，運(yùn)行SVM predict。我隨意寫測(cè)試數(shù)據(jù)的第一個(gè)標(biāo)簽值，結(jié)果predict的準(zhǔn)確率為0%（0/1）。如果我將訓(xùn)練樣本中的第一個(gè)標(biāo)簽值更改為某個(gè)類別編號(hào)，則精度=100%（1/1）。首先，如果測(cè)試樣本的標(biāo)簽沒(méi)有出現(xiàn)在訓(xùn)練樣本中，則精度必須為0。其次，用訓(xùn)練樣本作為測(cè)試樣本意義不大。即使訓(xùn)練樣本的測(cè)試結(jié)果是100%，也不意味著有問(wèn)題，更可能是過(guò)度擬合。1. "我想知道單個(gè)測(cè)試樣本最可能屬于哪個(gè)類別（訓(xùn)練中使用多類別分類），以及如何做到這一點(diǎn)？”單個(gè)樣本預(yù)測(cè)的類別是上面的測(cè)試命令uLabel中的返回值predict，它是一個(gè)列向量。第i個(gè)元素表示第i個(gè)測(cè)試樣本的預(yù)測(cè)類別。2. "我看到許多人在訓(xùn)練后使用另一個(gè)樣本集進(jìn)行預(yù)測(cè)，并返回0%到100%之間的準(zhǔn)確度值。我認(rèn)為這個(gè)值只能解釋為測(cè)試樣本中正確類別數(shù)的百分比，但這有什么意義呢？“準(zhǔn)確度”是什么意思？這個(gè)準(zhǔn)確度很有意義。想想訓(xùn)練一個(gè)模特。你如何評(píng)價(jià)這個(gè)模型？當(dāng)然，這是為了找到一組新的測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。如果預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率很高，達(dá)到100%，那么之前訓(xùn)練的模型就更好了。當(dāng)然，前提是要有足夠的測(cè)試樣本。

libgdx中moveby和moveto的區(qū)別？

區(qū)別在于：移動(dòng)意味著移動(dòng)。

移動(dòng)就是移動(dòng)；反轉(zhuǎn)。

這兩所倫敦大學(xué)的舉措正在結(jié)束通過(guò)高等教育的復(fù)習(xí)。

2. 國(guó)會(huì)議員以99票的多數(shù)通過(guò)了這項(xiàng)動(dòng)議。

3. 新加坡當(dāng)局應(yīng)對(duì)通脹的舉措，幫助推高了其他亞洲貨幣。這有助于推高其他亞洲貨幣。

4. 在這張椅子上，我可以自己移動(dòng)，我可以去任何地方。

建議她好好談一談可能是個(gè)好主意。

2. 我聽(tīng)說(shuō)她打算成為一名賣家，搬到城里去。

3. 據(jù)信，她最終可能會(huì)接受貴族頭銜，進(jìn)入上議院。

4. 他不能搬到一個(gè)安全的地方以防萬(wàn)一嗎？