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Public 型 | Public メソッド
クラス mist::machine_learning::adaboost::mahalanobis_classifier

AdaBoost で利用するマハラノビス距離を用いた弱識別器 [詳細]

`#include <machine_learning.h>`

## Public 型
typedef feature_type::value_type | value_type
| MISTのコンテナ内に格納するデータ型．mist::array< data > の data と同じ
typedef feature_type::size_type | size_type
| 符号なしの整数を表す型．コンテナ内の要素数や，各要素を指定するときなどに利用し，内部的には size_t 型と同じ
typedef feature_type::difference_type | difference_type
| 符号付きの整数を表す型．コンテナ内の要素数や，各要素を指定するときなどに利用し，内部的には ptrdiff_t 型と同じ

## Public メソッド
| mahalanobis_classifier ()
| デフォルトのコンストラクタ
| mahalanobis_classifier (const mahalanobis_classifier &w)
| コピーコンストラクタ
mahalanobis_classifier & | operator= (const mahalanobis_classifier &other)
| 他の識別器と同じパラメータの識別器となるようにデータをコピーする
template<template< typename, typename > class FEATURE_LIST, template< typename, typename > class CATEGORY_LIST, class Allocator1 , class Allocator2 >
bool | learn (const FEATURE_LIST< feature_type, Allocator1 > &features, const CATEGORY_LIST< bool, Allocator2 > &categories)
| 教師データを用いて最適な弱識別器を構築する
template<class FEATURE >
bool | operator() (const FEATURE &f) const
| 学習済みの弱識別器を用いて特徴量を分類する
template<class FEATURE >
bool | evaluate (const FEATURE &f) const
| 学習済みの弱識別器を用いて特徴量を分類する
template<class FEATURE >
bool | evaluate (const FEATURE &f, size_type indx, const double ave[2], const double sig[2]) const
| 学習済みの弱識別器を用いて特徴量を分類する
const std::string | serialize () const
| 識別機のパラメータを文字列形式で記録する
void | deserialize (const std::string &data)
| 識別機のパラメータを記録した文字列からパラメータを復元する

## 説明

AdaBoost で利用するマハラノビス距離を用いた弱識別器

## 関数

template<class FEATURE >

bool mist::machine_learning::adaboost::mahalanobis_classifier::evaluate | ( | const FEATURE & | f | ) | const
| inline

学習済みの弱識別器を用いて特徴量を分類する

引数

  [in] | f | … 分類する特徴量

template<template< typename, typename > class FEATURE_LIST, template< typename, typename > class CATEGORY_LIST, class Allocator1 , class Allocator2 >

bool mist::machine_learning::adaboost::mahalanobis_classifier::learn | ( | const FEATURE_LIST< feature_type, Allocator1 > & | features,
|  | const CATEGORY_LIST< bool, Allocator2 > & | categories
| ) |  |
| inline

教師データを用いて最適な弱識別器を構築する

引数

  [in] | features | … 学習に用いる教師データ
  [in] | categories | … 学習データのカテゴリ（true もしくは false）

参照先 mist::machine_learning::feature::valid, と mist::machine_learning::feature::weight.

template<class FEATURE >

bool mist::machine_learning::adaboost::mahalanobis_classifier::operator() | ( | const FEATURE & | f | ) | const
| inline

学習済みの弱識別器を用いて特徴量を分類する

引数

  [in] | f | … 分類する特徴量

このクラスの説明は次のファイルから生成されました:

- machine_learning.h