machine-learning - 朴素贝叶斯分类器偏置输出？

Question

我正在使用Emgu CV to implement a machine learning technique in c#将图像的像素分为 3 个不同的类别。

到目前为止一切都很完美，但问题是它是全自动的。我想让它成为半自动的，这意味着用户可以“重视”这 3 个结果中的每一个。这是为了让用户能够很好地调整结果。

知道怎么做吗？

我能想到的第一件事是实际修改输入，使其对其中一个输出产生偏差(例如通过修改红色 channel 使其更红)。但我想也许有一种我不知道的通用方法。

谢谢。

Answer 1

通常，您可以通过调整分类规则中的先验概率来做到这一点(从高斯分布中得到的就是可能性)，但似乎 emgucv 中的实现不允许您这样做。