我正在尝试使用 SVM Light 来学习 OpenCV2.2 HOG 描述符的分类器。我从 HOG 描述符中得到一个浮点向量输出。
阅读 SVMLight 文档后，我仍然无法理解输入训练和测试数据的格式是什么。
火车线路示例.dat来自网站：
1 6:0.0176472501759912 15:0.0151152682071138 26:0.0572866228831546 27:0.0128461400334668
哪里
The first char: 1, denote the positive class.
The second and third char 6: <== I don't understand what does this means,
The third variable denote the feature vector.
有人可以帮忙吗？谢谢！
第二个和第三个字符 6：<== 我不明白这是什么意思，第三个变量表示特征向量。
6:XXXX表示此示例的第 6 个特征的值为 XXX
在您提供的示例中：
1 6：0.0176472501759912 15：0.0151152682071138 26：0.0572866228831546 27：0.0128461400334668
这意味着该示例的类标签为 1 。第 6 个特征值为 0.0176472501759912，第 15 个特征值为 0.0151152682071138，依此类推。
将其视为每个示例的特征向量的"稀疏编码"。隐式地，这意味着对于您提供的示例，要素 1-5、7-14、16-25 的值为 0。