En el código fuente de libsvm, ¿por qué los vectores de soporte están representados por matrices bidimensionales [][]svm_node? Lo pensé durante mucho tiempo, pero todavía no puedo entenderlo.

Aunque libsvm admite la clasificación de clases múltiples, su esencia se basa en un método de clasificación de clases múltiples "uno a uno", por lo que su esencia es en realidad un svm binario.

Dado que es un svm binario, debe haber un vector de soporte que pertenezca a la primera categoría -1 y un vector de soporte que pertenezca a la segunda categoría +1, por lo que debe ser una matriz bidimensional.

Un parámetro en el modelo de salida de entrenamiento de libsvm es sv_coef, que representa el vector de soporte en la función de decisión:

?

Los coeficientes a y b están en el modelo rho.

?Finalmente, ¿cuáles son todos los parámetros en el modelo?

?

?Parameters: Tipo de parámetros de svm

?nr_class : ¿Cuántas clases hay?

?totalSV: ​​número total de vectores de soporte

?rho: b en la función de decisión

?Label: etiqueta de clase

?ProbA: ?

?ProbB:?Estos dos son solo parámetros utilizados cuando svm selecciona -b

?nSV: ¿Cuántos vectores de soporte hay en cada clase

?sv_coef: ¿Cuál a en la función de decisión?

?SVs: El vector de soporte cargado en él es así

Mi opinión personal como novato, avíseme si hay algún error ¡Corrección! ***Mismo estudio