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我正在尝试使用 SVM Light 来学习 OpenCV2.2 HOG 描述符的分类器。我从 HOG 描述符中得到一个浮点向量输出。

阅读 SVMLight 文档后，我仍然无法理解输入训练和测试数据的格式是什么。

来自网站的 train.dat 中的一行示例：

1 6:0.0176472501759912 15:0.0151152682071138 26:0.0572866228831546 27:0.0128461400334668

在哪里，

The first char: 1, denote the positive class.    
The second and third char 6: <== I don't understand what does this means,    
The third variable denote the feature vector.

有人可以帮忙吗？谢谢！

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第二个和第三个 char 6: <== 我不明白这是什么意思，第三个变量表示特征向量。

这6:XXXX意味着此示例的第 6 个特征的值为XXX

在您提供的示例中：

1 6:0.0176472501759912 15:0.0151152682071138 26:0.0572866228831546 27:0.0128461400334668

这意味着该示例的类标签为1。第6个特征值为0.0176472501759912，第15个特征值为0.0151152682071138等。

将其视为每个示例的特征向量的“稀疏编码”。这意味着对于您提供的示例，功能 1-5、7-14、16-25 的值是 0。

于 2011-05-16T01:07:23.810 回答