VLfeat二进制分类

Question

培训     [w，b] = vl_svmtrain（feature_matrix.FeatureVector，label_vector.labelsMatrix，0.1）;

分类：
    [〜，〜，〜，score] = vl_svmtrain（feature_matrix.FeatureVector_temp，labels，0，'model'，w.w，'bias'，b.b，'solver'，'none'）;

我在训练时给出了标签-1和1。当我使用模型进行分类时，它会返回小于-1且大于1的分数。如何将这些分数用于二进制分类？分数究竟意味着什么？

Answer 1

分数应该是积极的＆＃39; + 1＆＃39;上课时为负＆＃39; -1＆＃39;。

基本上，分数对应于分类数据点相对于SVM学习的分离超平面的位置。

有关支持向量机的更多信息，请查看VLFeat文档中的SVM fundamentals部分或许多其他在线资源。例如，这些lecture slides非常具有说明性。