classify op• Data kinds: matrix → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.train_class_svm(features, labels, C=1.0, epochs=300, lr=0.01) (implementation को सीधे call करना हो तो import final_genuine2; final_genuine2.train_class_svm(features, labels, C=1.0, epochs=300, lr=0.01), registry से लेना हो तो opsmv.get("train_class_svm"))
• HALCON समकक्ष: train_class_svm (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)
• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)
रैखिक SVM (hinge हानि, one-vs-rest) को प्रशिक्षित करता है।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
特徴は標準化してから学習し、mu / sd をモデルに残す(classify_image_class_svm が使う)。one-vs-rest の線形分離なので、一直線に並んだ 3 クラスの真ん中のような配置は苦手(既知の限界)。空の入力(features が 0 要素)は ValueError。
• machine_vision_classics family guide
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• machine_vision_tour — py -3.11 examples/machine_vision_tour.py
• poc_real_typewritten_ocr — py -3.11 examples/poc_real_typewritten_ocr.py
• poc_surface_defect_classifiers — py -3.11 examples/poc_surface_defect_classifiers.py
table को input के रूप में लेते हैं)map_image · rectify_to_world_plane · change_radial_distortion_image · find_ncc_models · run_bg_esti · give_bg_esti · update_bg_esti · classify_class_gmm
classify)train_class_gmm · classify_class_gmm · evaluate_class_gmm · train_class_knn · classify_class_knn · train_class_mlp · classify_class_mlp · classify_class_svm
*Provenance: final_genuine2.py — MV operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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