小编Ale*_*dro的帖子

我有点惊讶，但我无法通过我的 Mac 终端运行 matlab。我正在尝试命令

/Applications/MATLAB_R2015b.app/bin/matlab

但我得到了错误

-bash: matlab: command not found

列出文件夹/Applications/MATLAB_R2015b.app/bin/ 的内容，我可以看到应该是可执行文件的单词matlab。我不知道发生了什么。

当 SVM-OVA 执行如下时，我试图绘制超平面：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
x = np.array([[1,1.1],[1,2],[2,1]])
y = np.array([0,100,250])
classifier = OneVsRestClassifier(SVC(kernel='linear'))

基于这个问题的答案Plot hyperplane Linear SVM python，我编写了以下代码：

fig, ax = plt.subplots()
# create a mesh to plot in
x_min, x_max = x[:, 0].min() - 1, x[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = x[:, 1].min() - 1, x[:, 1].max() + 1
xx2, yy2 = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, .2),np.arange(y_min, y_max, .2))
Z = classifier.predict(np.c_[xx2.ravel(), yy2.ravel()])
Z = Z.reshape(xx2.shape)
ax.contourf(xx2, …

我试图通过将函数OneVsRestClassifier与我自己的实现进行比较来验证我是否正确理解了 SVM - OVA（一对一）的工作原理。

在下面的代码中，我num_classes在训练阶段实现了分类器，然后在测试集上测试了所有分类器，并选择了返回最高概率值的分类器。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score,classification_report
from sklearn.preprocessing import scale

# Read dataset 
df = pd.read_csv('In/winequality-white.csv',  delimiter=';')
X = df.loc[:, df.columns != 'quality']
Y = df.loc[:, df.columns == 'quality']
my_classes = np.unique(Y)
num_classes = len(my_classes)

# Train-test split
np.random.seed(42)
msk = np.random.rand(len(df)) <= 0.8
train = df[msk]
test = df[~msk]

# From dataset to features and labels
X_train = train.loc[:, train.columns …

我有一个数学问题:让我假设我使用带有以下命令的opencv将图像围绕其中心旋转30°:

M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2),30,1)
img_rotate = cv2.warpAffine(img,M,(cols,rows))

如果取一个img_rotate的像素(40,40),我怎么知道哪个是原始图像中的相应像素？

编辑:换句话说,当我将旋转应用于图像时,我获得了变换后的图像.是否有可能获得点之间的映射？例如,新图像的(x,y)点对应于原始图像的(x',y')点.