Data Structure ?
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Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
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色分類は重要なアプリケーションであり、多くの分野で応用されています。例えば、毎日実行されます。最適な超平面寿命分析を持つサポートベクターマシン分類器は、この分類プロセスから恩恵を受けることができます。分類プロセスには、様々な分類アルゴリズムを採用することができます。その中で、最も人気のある機械学習アルゴリズムには、ニューラルネットワーク、決定木、k最近傍法、ベイジアンネットワーク、サポートベクターマシンなどがあります。このトレーニング作業では、サポートベクターマシンを使用し、分類器モデルを取得しようと試みます。サポートベクターマシンアルゴリズムは、教師あり学習方法の1つです。すべての教師あり学習方法と同じように、SVMは回帰問題と分類問題を解くことを要求されます。このアルゴリズムは通常、異なるラベル付けされたサンプルを分離して分類するトレーニングに使用されます。サポートベクターマシンを利用したトレーニングの目的は、最適な超平面を作成し、データを異なるクラスに分類することです。この超平面は、誤差条件を避けるために、できるだけデータから離れた位置に配置されます。データセットには、全色クラスのトレーニングセット用の約80枚の画像と、テストセット用の90枚の画像が含まれています。このアプリケーションに準備された色は、黄色、黒色、白色、緑色、赤色、橙色、青色、紫色です。この実装では、基本色が分類の優先色となります。そして、これらの基本色の画像を含むデータセットが作成されます。データセットには、すべての画像のマスクも含まれています。我々は画像を二値化することでこれらのマスクを作成します。収集した画像にマスクをかけ、クラスの色に属する画素を白色で、残りの画素を黒色で描画します。
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