Opencv 对CvStatModel train（）使用行或列功能？
该方法允许选择CV_ROW_SAMPLE或CV_COL_SAMPLE来确定特征如何存储在训练数据中。在训练模型时使用其中一种方法是否有任何优势？我使用了一些基准测试，结果表明，当使用较少（每个少于1k）数量的特征/样本时，使用CV_COL_样本至少快25%，而当使用更多特征/样本时，使用CV_COL_样本至少快60% 所以，尽管我觉得不那么直观，但最好使用CV_COL_SAMPLE在更短的时间内实现等效模型。这可能与其他ML算法不同Opencv 对CvStatModel train（）使用行或列功能？,opencv,machine-learning,Opencv,Machine Learning,该方法允许选择CV_ROW_SAMPLE或CV_COL_SAMPLE来确定特征如何存储在训练数据中。在训练模型时使用其中一种方法是否有任何优势？我使用了一些基准测试，结果表明，当使用较少（每个少于1k）数量的特征/样本时，使用CV_COL_样本至少快25%，而当使用更多特征/样本时，使用CV_COL_样本至少快60% 所以，尽管我觉得不那么直观，但最好使用CV_COL_SAMPLE在更短的时间内实现等效模型。这可能与其他ML算法不同