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python - 空模型背后的想法是什么？

问题描述

我必须使用 python 和 cv2 对图像进行分类。在训练模型之前，我们必须首先使用创建一个空模型

cv2.ml.KNearest_create()

我知道这行代码创建了一个空模型，但这意味着什么？当我想到一个模型时，我通常会想象一个像 y = mx + b 或 y = ax^2 + bx + c 这样的方程。我很好奇空模型对象的外观以及如何使用它来拟合训练数据。

标签： pythonopencvmachine-learningmachine-learning-model

解决方案

该KNearest_create函数实例化 k-最近邻类。这与实例化以下“示例”类没有什么不同：

class Example(object):
    def __init__(self):
        self.data = []

example = Example()

在某些机器学习的情况下，例如神经网络，您可能会使用随机数据初始化权重。但是，这些都不必在类的实例化期间进行。调用 fit/train 函数时可能不会。这是编程中的一种范式。

您可以查看Sklearn 对 K Nearest Neightbor 的实现，看看除了声明变量之外没有太多的事情发生。

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