【发布时间】：2016-05-30 19:19:17
【问题描述】：
有没有什么方法可以在 Opencv 中使用 matplotlib 在 python 中可视化 svm 模型，例如 http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/svm/plot_iris.html 。
【问题讨论】：
标签： python opencv matplotlib machine-learning computer-vision
【发布时间】：2016-05-30 19:19:17
【问题描述】：
为了可视化 SVM 的决策边界，您的数据必须是二维。如果是这种情况，您可以只使用 scikit-learns 代码，并将对.predict 的调用替换为来自您自己的库（如 opencv）的类似预测。
【讨论】：
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这就是他们只采用 2 个功能的原因吗？ X = iris.data[:, :2]
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是的，他们默默地修改了问题，所以这是可能的。
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将 high-d 映射到 2d 的方法有很多，Nonlinear_dimensionality_reduction -- 太多以至于没有明确的“先试试这个”。尽管如此，一个简单的、非常粗糙的 SVM 边界绘图仪还是不错的。
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@denis 你在这里漏掉了一点。要绘制边界，您需要的不仅仅是将训练集缩减为 2d，因为您想在真实空间中绘制模型的边界，为此，您必须投影整个输入空间并以某种方式决定如何绘制无限重叠点.你不能减少训练集，在那里训练和绘图，因为它与原始模型无关