Support Vector Machine

• Introdução
• Instalação/Configuração
  • Dependências
  • Instalação
• Exemplos
• SVM — A classe SVM
  • SVM::__construct — Constrói um novo objeto SVM
  • SVM::crossvalidate — Testa parâmetros de treinamento em subconjuntos de dados de treinamento
  • SVM::getOptions — Retorna os parâmetros de treinamento atuais
  • SVM::setOptions — Define parâmetros de treinamento
  • SVM::train — Cria um SVMModel com base em dados de treinamento
• SVMModel — A classe SVMModel
  • SVMModel::checkProbabilityModel — Retorna verdadeiro se o modelo tiver informações de probabilidade
  • SVMModel::__construct — Constrói um novo SVMModel
  • SVMModel::getLabels — Obtém os rótulos nos quais o modelo foi treinado
  • SVMModel::getNrClass — Retorna o número de classes com as quais o modelo foi treinado
  • SVMModel::getSvmType — Obtém o tipo de SVM com o qual o modelo foi treinado
  • SVMModel::getSvrProbability — Obtém o valor sigma para tipos de regressão
  • SVMModel::load — Carrega um modelo SVM salvo
  • SVMModel::predict — Prevê um valor para dados nunca antes vistos
  • SVMModel::predict_probability — Retorna probabilidades de classe para dados não vistos anteriormente
  • SVMModel::save — Grava um modelo em um arquivo