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cv::ml::ParamGrid 类参考

该结构表示统计模型参数的对数网格范围。 更多...

#include <opencv2/ml.hpp>

cv::ml::ParamGrid 的协作图

公共成员函数

 ParamGrid ()
 默认构造函数。
 
 ParamGrid (double _minVal, double _maxVal, double _logStep)
 带参数的构造函数。
 

静态公共成员函数

static Ptr< ParamGridcreate (double minVal=0., double maxVal=0., double logstep=1.)
 创建可以传递给 SVM::trainAuto 方法的 ParamGrid Ptr。
 

公共属性

double logStep
 用于迭代统计模型参数的对数步长。
 
double maxVal
 统计模型参数的最大值。默认值为 0。
 
double minVal
 统计模型参数的最小值。默认值为 0。
 

详细描述

该结构表示统计模型参数的对数网格范围。

它用于通过改变模型参数来优化统计模型的精度,精度估计通过交叉验证计算。

构造函数和析构函数文档

◆ ParamGrid() [1/2]

cv::ml::ParamGrid::ParamGrid ( )

默认构造函数。

◆ ParamGrid() [2/2]

cv::ml::ParamGrid::ParamGrid ( double  _minVal,
double  _maxVal,
double  _logStep 
)

带参数的构造函数。

成员函数文档

◆ create()

static Ptr< ParamGrid > cv::ml::ParamGrid::create ( double  minVal = 0.,
double  maxVal = 0.,
double  logstep = 1. 
)
static
Python
cv.ml.ParamGrid.create([, minVal[, maxVal[, logstep]]]) -> retval
cv.ml.ParamGrid_create([, minVal[, maxVal[, logstep]]]) -> retval

创建可以传递给 SVM::trainAuto 方法的 ParamGrid Ptr。

参数
minVal参数网格的最小值
maxVal参数网格的最大值
logstep用于迭代统计模型参数的对数步长

成员数据文档

◆ logStep

double cv::ml::ParamGrid::logStep

用于迭代统计模型参数的对数步长。

网格确定以下统计模型参数值的迭代序列

\[(minVal, minVal*step, minVal*{step}^2, \dots, minVal*{logStep}^n),\]

其中 \(n\) 是满足以下条件的最大索引

\[\texttt{minVal} * \texttt{logStep} ^n < \texttt{maxVal}\]

网格是对数的,因此 logStep 必须始终大于 1。默认值为 1。

◆ maxVal

double cv::ml::ParamGrid::maxVal

统计模型参数的最大值。默认值为 0。

◆ minVal

double cv::ml::ParamGrid::minVal

统计模型参数的最小值。默认值为 0。


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