資源簡介
SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量機，是常見的一種判別方法。在機器學習領域，是一個有監督的學習模型，通常用來進行模式識別、分類以及回歸分析。pca即主成分分析技術，又稱主分量分析。主成分分析也稱主分量分析，旨在利用降維的思想，把多指標轉化為少數幾個綜合指標。
代碼片段和文件信息
#include?“allInclude.h“
using?namespace?std;
using?namespace?cv;
using?namespace?cv::ml;
//僅僅svm?慢的一匹
void?getFiles（string?path?vector&?files）
{
intptr_t???hFile?=?0;
struct?_finddata_t?fileinfo;
string?p;
if?（（hFile?=?_findfirst（p.assign（path）.append（“\\*“）.c_str（）?&fileinfo））?!=?-1）
{
do
{
if?（（fileinfo.attrib?&??_A_SUBDIR））
{
if?（strcmp（fileinfo.name?“.“）?!=?0?&&?strcmp（fileinfo.name?“..“）?!=?0）
getFiles（p.assign（path）.append（“\\“）.append（fileinfo.name）?files）;
}
else
{
files.push_back（p.assign（path）.append（“\\“）.append（fileinfo.name））;
}
}?while?（_findnext（hFile?&fileinfo）?==?0）;
_findclose（hFile）;
}
}
void?getBubblesvm（cv::Mat&?trainingImages?vector&?trainingLabels）//count第幾個訓練器??num第幾個 評論
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