怎樣將使用libsvm產(chǎn)生的結(jié)果可視化？其中一個主要問題是如何使用libsvm工具，另一個問題是模式識別和機器學(xué)習(xí)中的一些概念不清楚。接下來，以Matlab版本的libsvm為例：Training命令：model=svmtrain（train）label，traindata，[“l(fā)ibsvmuoptions”]）test命令：[predictlabel，accuracity，decvalues]=svmpredict（testlabel，test”，用SVMtrain訓(xùn)練后，取一行數(shù)據(jù)作為測試樣本，運行SVMpredict。我隨意寫測試數(shù)據(jù)的第一個標簽值，結(jié)果predict的準確率為0%（0/1）。如果我將訓(xùn)練樣本中的第一個標簽值更改為某個類別編號，則精度=100%（1/1）。首先，如果測試樣本的標簽沒有出現(xiàn)在訓(xùn)練樣本中，則精度必須為0。其次，用訓(xùn)練樣本作為測試樣本意義不大。即使訓(xùn)練樣本的測試結(jié)果是100%，也不意味著有問題，更可能是過度擬合。1."我想知道單個測試樣本最可能屬于哪個類別（訓(xùn)練中使用多類別分類），以及如何做到這一點？”單個樣本預(yù)測的類別是上面的測試命令uLabel中的返回值predict，它是一個列向量。第i個元素表示第i個測試樣本的預(yù)測類別。2."我看到許多人在訓(xùn)練后使用另一個樣本集進行預(yù)測，并返回0%到100%之間的準確度值。我認為這個值只能解釋為測試樣本中正確類別數(shù)的百分比，但這有什么意義呢？“準確度”是什么意思？這個準確度很有意義。想想訓(xùn)練一個模特。你如何評價這個模型？當然，這是為了找到一組新的測試數(shù)據(jù)進行預(yù)測。如果預(yù)測的準確率很高，達到100%，那么之前訓(xùn)練的模型就更好了。當然，前提是要有足夠的測試樣本。libgdx中moveby和moveto的區(qū)別？

區(qū)別在于：移動意味著移動。

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移動就是移動；反轉(zhuǎn)。

這兩所倫敦大學(xué)的舉措正在結(jié)束通過高等教育的復(fù)習(xí)。

2.國會議員以99票的多數(shù)通過了這項動議。

3.新加坡當局應(yīng)對通脹的舉措，幫助推高了其他亞洲貨幣。這有助于推高其他亞洲貨幣。

4.在這張椅子上，我可以自己移動，我可以去任何地方。

建議她好好談一談可能是個好主意。

2.我聽說她打算成為一名賣家，搬到城里去。

3.據(jù)信，她最終可能會接受貴族頭銜，進入上議院。

4.他不能搬到一個安全的地方以防萬一嗎？

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