用LIBLINEAR训练二维特征

Question

这是我的第一次机器学习练习，我想用LIBLINEAR来训练一些数据。我所做的培训数据存储为一个大小为m_x_m_x_n的多维矩阵，其中有n个m_x_m矩阵的实例，其中m_x_m矩阵中的每个单元格包含一个介于1-255之间的值，以指示像素值。

包含在此数据中的是标签的n_x1向量。但是，尝试使用LIBLINEAR函数列(training_labels，sparse(training_data))会产生错误。我认为这是因为training_data是一个三维矩阵。我错过了什么步骤，或者不理解？我假设，由于training_labels是_n_x1，training_labels向量中的每个值都映射到一个_m_x_m数据矩阵。不是这样的吗？

谢谢!

Answer 1

是的，一个m阵列是一个特征向量，但它有矩阵的形式。利布利恩可能无法处理这件事。正如注释中所写的，您必须更改数据格式。如果A是你的3d数组，那么

reshape(A, m * m, n)

给出一个带有m 2行和n列的2d矩阵。