cv::ml::ParamGrid クラス

この構造体は、statmodelパラメータの対数グリッド範囲を表す。 続き...

#include <opencv2/ml.hpp>

Collaboration diagram for cv::ml::ParamGrid:

公開メンバ関数
	ParamGrid ()
	デフォルトコンストラクタ。
	ParamGrid (double _minVal, double _maxVal, double _logStep)
	パラメータ付きコンストラクタ。

静的公開メンバ関数
static Ptr< ParamGrid >	create (double minVal=0., double maxVal=0., double logstep=1.)
	SVM::trainAuto メソッドに渡すことができる ParamGrid のPtrを作成する。

公開変数類
double	logStep
	statmodelのパラメータを反復するための対数ステップ。
double	maxVal
	statmodelパラメータの最大値。デフォルト値は0。
double	minVal
	statmodelパラメータの最小値。デフォルト値は0。

詳細説明

この構造体は、statmodelパラメータの対数グリッド範囲を表す。

これは、モデルパラメータを変化させてstatmodelの精度を最適化するために用いられ、精度の推定値は交差検証(cross-validation)によって計算される。

構築子と解体子の詳解

ParamGrid() [1/2]

cv::ml::ParamGrid::ParamGrid

(

)

デフォルトコンストラクタ。

ParamGrid() [2/2]

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

パラメータ付きコンストラクタ。

メンバ関数詳解

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

SVM::trainAuto メソッドに渡すことができる ParamGrid のPtrを作成する。

引数

minVal	パラメータグリッドの最小値
maxVal	パラメータグリッドの最大値
logstep	statmodelのパラメータを反復するための対数ステップ

メンバ変数詳解

logStep

double cv::ml::ParamGrid::logStep

statmodelのパラメータを反復するための対数ステップ。

このグリッドは、statmodelパラメータ値の次の反復シーケンスを決定する：

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

ここで \(n\) は次を満たす最大のインデックスである

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

このグリッドは対数的であるため、logStepは常に1より大きくなければならない。デフォルト値は1。

maxVal

double cv::ml::ParamGrid::maxVal

statmodelパラメータの最大値。デフォルト値は0。

minVal

double cv::ml::ParamGrid::minVal

statmodelパラメータの最小値。デフォルト値は0。

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このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:

• opencv2/ml.hpp