は電車とSVM理論

Question

私は図書館 を使用して文字認識を実装しているが、私はまだSVM理論はトレーニングと予測プロセスにどのように機能するかを取得しないを使用して予測し、私はちょうど、SVMが唯一の超平面

例えば発見された理解します

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グーグルからの画像、数字のゼロ

を次のように私はトレーニング画像があるとし0

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上記のような各訓練データについて、どのように超平面を見つけるか？
予測処理はどのように行われますか？
SVMはこれらの超平面に基づいてデータをどのように分類できますか？

は、あなたが私に

Answer 1

を助けることができる場合は、OpenCVのを使用することができますし、python.OpencvはSVMを実装しており、あなたが関数呼び出しでそれを使用することができますありがとうございました。

SVMは、データclassification.Weのマシンleraningモデルを使用して、トレーニングデータセット

エキス（ラベルが知られている画像のデータセット）を持っている必要がありますimages.the手順は

1. をしている分類するSVMを使用することができますです機能は[画像の色、形、豚、サーフ、ふるい分けなど]であり、そのラベルを保存する
2. これらのデータを使用してsvmをトレーニングする
3. これでsvmを使用して未定着画像

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