我正在尝试找到最好的超参数支持向量分类。至今,网格搜索在这样的任务中工作正常,但是对于SVCS,它似乎在墙上撞到了各地。最少的尝试只有一些建议C参数作品并产生结果:param_grid={'C':[0.01,0.1,1,10],}classifier=SVC()grid_search=GridSearchCV(estimator=classifier,param_grid=param_grid,scoring='f1',error_score=0,n_jobs=-1,verbose=42)grid_search.fit(data[0],np.ravel(data[1]))同样,其他参数喜欢ga
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗?更新问题,使其只关注一个问题editingthispost.关闭5天前。Improvethisquestion我刚开始学习OpenCV,我想知道如何转换像这样的图像:进入占用网格,像这样:intgrid[ROW][COL]={{1,0,1,1,1,1,0,1,1,1},{1,1,1,0,1,1,1,0,1,1},{1,1,1,0,1,1,0,1,0,1},{0,0,1,0,1,0,0,0,0,1},{1,1,1,0,1,1,1,0,1,0},{1,0,1,1,1,1,0,1,0,0},{1,0,0,0,0,1,0
给定一个顶点数组:{v1,v2,v3,v4,v5,...,vN}和K个多边形用这样的块索引它,用于示例4边多边形*:{v7,v2,v51,v16}请注意,两个或多个多边形可能共享同一个顶点。事实上,大多数顶点将由4-6个多边形共享(四边形网格的价数为4,三角形网格的价数为6)。...我们如何有效地重新排序/排序顶点数据,例如在读取给定多边形的顶点时减少缓存未命中?我对一种在合理时间内完成的算法感兴趣,而不仅仅是提供最佳结果的算法。在这里,即使是一些粗略的启发式方法也比完全任意的顺序要好。理想的情况是将{v1052,v507213,v63252,v3}之类的东西变成更像:{v70,v71
我知道互联网上有很多关于此的资源,但它们似乎对我帮助不大。我想要实现的目标:我正在从数据中烘焙一个网格,该数据将顶点存储在vector中.(Vector3是一个sctruct包含floatx,y,z)它将三角形存储在map>中(map的关键是子网格和vector三角形)vector内的紫外线(Vector2是一个struct包含floatx,y)和vector中的颜色值(颜色值像uv一样应用于顶点)现在我想编写一个代码,可以读取该数据并以最高性能将其绘制到屏幕上我得到了什么:staticvoidrenderMesh(Meshmesh,floatx,floaty,floatz){if(m