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 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< ParamGrid >	create (double minVal=0., double maxVal=0., double logstep=1.)
	创建一个可传递给 SVM::trainAuto 方法的 ParamGrid Ptr。

公共属性
double	logStep
	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准确性，准确性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

创建一个可传递给 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	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

迭代统计模型参数的对数步长。

网格确定统计模型参数值的以下迭代序列

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

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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此类的文档是从以下文件生成的

• opencv2/ml.hpp