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,并無(wú)算法上的創(chuàng)新。下圖是不同特征在SVM上的分類結(jié)果,調(diào)用liblinear庫(kù)實(shí)現(xiàn)。另外論文還做了回歸預(yù)測(cè)的實(shí)驗(yàn),預(yù)測(cè)情感強(qiáng)度,調(diào)用libsvm庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)SVR。其中Emotion任務(wù)中88維的eGeMAPS特征的效果最佳,Context任務(wù)中ComParE特征集效果最好。 8.來(lái)自:其他本文介紹了【kitti數(shù)據(jù)集在3D目標(biāo)檢測(cè)中的入門】相關(guān)內(nèi)容,與您搜索的libsvm gnuplot 相關(guān),助力開(kāi)發(fā)者獲取技術(shù)信息和云計(jì)算技術(shù)生態(tài)圈動(dòng)態(tài)...請(qǐng)點(diǎn)擊查閱更多詳情。來(lái)自:其他
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