機械学習オブジェクト
[機械学習]

機械学習に基づいた、入力データの判別

hMl で指定した機械学習オブジェクトの学習内容に基づいて、 入力された特徴ベクトルに対するクラスラベルを予測し、その値を response に出力します。

入力する特徴ベクトルは、feature_vec で指定します。特徴ベクトルの次元数、 すなわち feature_vec の配列のサイズは、hMl の学習で用いた特徴ベクトルの サイズと同じでなければなりません。 学習で用いた特徴ベクトルのサイズは、 fnFIE_ml_get_common_param() にて 取得することができます。

feature_vec が機械学習オブジェクト hMl にそぐわない性質をもつ場合、 F_ERR_INVALID_PARAM エラーが発生します。 詳細は各種機械学習アルゴリズムの学習関数のドキュメントをご参照ください。

引数:

[in]	hMl	判別に用いる機械学習オブジェクト
[in]	feature_vec	判別の対象とするベクトル
[out]	response	判別結果

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_PARAM	入力されたパラメータが不正
	F_ERR_INVALID_OBJECT	入力された機械学習オブジェクトが不正
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足のため計算不能エラー
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

機械学習の共通パラメータ取得

hMl で指定した機械学習オブジェクトの、共通パラメータを取得します。 ここでの共通パラメータとは、機械学習の方式に依存しないパラメータを意味します。

取得できるパラメータは、学習に用いた特徴ベクトルの次元数、hMl の機械学習のタイプ、です。

出力先の引数は全てNULLポインタチェックがされるため、必要の無いものについてはNULL指定が可能です。 このとき、 hMl 以外のパラメータがNULLであっても、エラーにはならず正常終了します。

引数:

[in]	hMl	情報を取得する機械学習オブジェクト
[out]	ml_type	機械学習のタイプ
[out]	vec_dimension	学習で用いた教師データの特徴ベクトルの次元数

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_OBJECT	入力された教師データオブジェクトが不正
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

機械学習オブジェクトの復元

fnFIE_ml_get_train_data() で作成されたバイナリデータから 機械学習のオブジェクトを復元します。

restore_data で指定するバイナリデータは、必ず fnFIE_ml_get_train_data() で 作成されたバイナリデータでなければなりません。

引数:

[in]

restore_data

復元するバイナリデータの先頭ポインタ

戻り値:

復元した機械学習オブジェクトのハンドル 失敗した場合や不正なパラメータの場合はNULLが返却されます

参照:

fnFIE_ml_get_train_data()

機械学習の学習結果の出力

hMl で指定した機械学習オブジェクトの学習内容を、 バイナリデータで出力します。

train_data は、必要なメモリ領域を関数内部で確保しますので、 *train_data は必ずNULLで初期化した変数を指定してください。 NULL初期化がされていない場合は、エラーとなります。 また、不要になった場合は必ず fnOAL_free() で解放してください。

引数:

[in]	hMl_sample	機械学習オブジェクト
[out]	train_data	バイナリデータの先頭ポインタ
[out]	data_size	バイナリデータのデータサイズ(Byte単位)

戻り値:

	F_ERR_NONE	正常終了
	F_ERR_INVALID_PARAM	入力されたパラメータが不正
	F_ERR_INVALID_OBJECT	入力されたオブジェクトが不正
	F_ERR_NOMEMORY	メモリ不足
	F_ERR_NO_LICENCE	ライセンスエラー、または未初期化エラー

参照:

fnFIE_ml_restore_train_data()