SVM总结（参考源码ml.hpp）

如何使用，请查阅我的另一篇博客——SVM的使用

 1、setType()

SVM的类型，默认SVM::C_SVC。具体有C_SVC=100,NU_SVC=101,ONE_CLASS=102,EPS_SVR=103,NU_SVR=104

2、与核函数有关参数

2.1、setGamma()

 gamma（默认1）适用类型：SVM::POLY, SVM::RBF, SVM::SIGMOID or SVM::CHI2

2.2、setCoef0()

coef0（默认0）适用类型：SVM::POLY，SVM::SIGMOID

2.3、setDegree()

degree（默认0）适用类型：SVM::POLY

3、与优化有关参数

3.1、setC()

C（默认0）适用类型：SVM::C_SVC, SVM::EPS_SVR ，SVM::NU_SVR

3.2、setNu()

nu（默认0）适用类型：SVM::NU_SVC, SVM::ONE_CLASS，SVM::NU_SVR

3.3、setP()

epsilon（默认0）适用类型：SVM::EPS_SVR

4、针对SVM::C_SVC的可选参数（默认empty Mat）

setClassWeights()，设置后，3.1中的参数C变成 classWeights(i) * C

5、setTermCriteria() 

迭代终止条件，默认：TermCriteria( TermCriteria::MAX_ITER + TermCriteria::EPS, 1000, FLT_EPSILON )

6、setKernel()

　　设置核函数，有：CUSTOM=-1,LINEAR=0,POLY=1,RBF=2,SIGMOID=3,CHI2=4,INTER=5

SVM总结（参考源码ml.hpp）

原文：https://www.cnblogs.com/xixixing/p/12377090.html