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SVMModel 類別

(PECL svm >= 0.1.0)

簡介

SVMModel 是訓練過程的最終結果。它可以用於分類先前未見過的數據。

類別概要

類別 SVMModel {

/* 方法 */

公開 __construct(字串 $filename = ?)

公開 checkProbabilityModel(): 布林值

公開 getLabels(): 陣列

公開 getNrClass(): 整數

公開 getSvmType(): 整數

公開 getSvrProbability(): 浮點數

公開 load(字串 $filename): 布林值

公開 predict(陣列 $data): 浮點數

公開 predict_probability(陣列 $data): 浮點數

公開 save(字串 $filename): 布林值

}

目錄

SVMModel::checkProbabilityModel — 若模型具有機率資訊，則回傳 true
SVMModel::__construct — 建構新的 SVMModel
SVMModel::getLabels — 取得模型訓練時使用的標籤
SVMModel::getNrClass — 回傳模型訓練的類別數量
SVMModel::getSvmType — 取得模型訓練的 SVM 類型
SVMModel::getSvrProbability — 取得迴歸類型的 sigma 值
SVMModel::load — 載入已儲存的 SVM 模型
SVMModel::predict — 預測先前未見資料的值
SVMModel::predict_probability — 回傳先前未見資料的類別機率
SVMModel::save — 儲存模型至檔案

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