2016-12-20 16 views
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私は2つの方法があると思います:C++での機械 学習パッケージは 訓練された分類器 Matlabの熟練した分類器を使用してC++でデータを分類するにはどうすればよいですか?

  • メイクに基づいて予測を行うことが可能であるように、

    1. エクスポートが方法でC++に訓練された分類器トレーニングされた クラシファイアのパラメータに基づく予測は、独自のアルゴリズムを使用します。

    残念ながら、Matlabの分類学習者が少しでも助けて自分のアルゴリズムを書くために使用しているアルゴリズムには慣れていません。

    オプション1の可能性がない場合は、2で私を助けることができれば素晴らしいでしょう。誰かが前にこれをしたことがありますか? Matlabツールボックスの学習アルゴリズムはどれも良いでしょう。

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    ようこそスタックオーバーフロー。 [ツアー]をして、[質問]についてよくお読みください。 –

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    私は接線を離れていると知っていますが、時間があれば、テンソルフローを学ぶことをお勧めします。言語はPythonですが、C++ APIを備えています。 https://github.com/Hvass-Labs/TensorFlow-チュートリアルは十分に文書化されています。私はそれからかなり多くを学んだ。 –

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    あなたの質問は、あなたの選択肢を評価するのが難しい分類器の種類を知らなくても広すぎます。 –

    答えて

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    あなたのクラシファイアがロジスティック回帰/ SVMのように線形である場合、サイズn_features x n_labelsの行列である訓練されたパラメータをエクスポートし、C++でインポートすることができます。新しい入力があると、フィーチャを抽出し、ベクトルとこの行列を掛けることができます。

    そうでない場合、call MATLABをC++から実行できます。

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    ありがとうございました!私は、パラメータが_trainedClassifier.GeneralizedLinearModel.Coefficients_の最初の列( "Estimate")に格納されていると思いますか?予測= sign(w^T * x) – bastilam

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    の形式の分類をしたいと思います。係数は、どこでも保存して使用できるサイズn_feature x n_labelsの行列です。 – Ash

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    他の種類の分類器はどうですか? Knnクラシファイアなど。どのようにしてC++にパラメータを抽出できますか? – leo277

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