SOURCE

ssitorch.dll

DETAILS
TorchSVM	TorchSVM  MODEL              Support Vector Machine                +  degree   INT   1   '-1'   LOCK   if positive, a polynomial kernel [(a xy + b)^d] with the specified degree is used, otherwise a gaussian kernel is used               +  a   FLOAT   1   '1.00000'   LOCK   constant a in the polynomial kernel               +  b   FLOAT   1   '1.00000'   LOCK   constant b in the polynomial kernel               +  std   FLOAT   1   '10.00000'   LOCK   the std parameter in the gaussian kernel [exp(-|x-y|^2/std^2)]               +  iter   FLOAT   1   '0.00000'   LOCK   minimal number of iterations before shrinking               +  acc   FLOAT   1   '0.01000'   LOCK   end accuracy               +  c   FLOAT   1   '100.00000'   LOCK   trade off cst between error/margin               +  cache   FLOAT   1   '50.00000'   LOCK   cache size in Mo
TorchKNN	TorchKNN  MODEL              K-Nearest Neighbor                +  k   UINT   1   '3'   LOCK   k neighbours
TorchKMeans	TorchKMeans  MODEL              K-Means                +  clusteres   INT   1   '3'   LOCK   number of clusters               +  prior   FLOAT   1   '0.00100'   LOCK   prior weights (only initialization)               +  accuracy   FLOAT   1   '0.00001'   LOCK   accuracy               +  iter_kmeans   INT   1   '25'   LOCK   max iterations during k-mean (only initalization)               +  threshold   FLOAT   1   '0.00100'   LOCK   accuracy
TorchHMM	TorchHMM  MODEL              Hidden Markov Model                +  single   BOOL   1   'false'   LOCK   use single ergodic hmm with #states = #classes (overrides -states and -connectivity option)               +  connectivity   INT   1   '0'   LOCK   connectivity (linear=0, left-right=1, ergodic=2)               +  states   INT   1   '3'   LOCK   number of states               +  gaussians   INT   1   '3'   LOCK   number of gaussians               +  prior   FLOAT   1   '0.00100'   LOCK   prior weights (only initialization)               +  accuracy   FLOAT   1   '0.00001'   LOCK   accuracy               +  iter_kmeans   INT   1   '25'   LOCK   max iterations during k-mean (only initalization)               +  threshold   FLOAT   1   '0.00100'   LOCK   accuracy               +  iter_gmm   INT   1   '25'   LOCK   max iterations during training (only retraining)               +  retrain   INT   1   '2'   LOCK   number of retrains
TorchGMM	TorchGMM  MODEL              Gaussian Mixture Model                +  gaussians   INT   1   '3'   LOCK   number of gaussians               +  prior   FLOAT   1   '0.00100'   LOCK   prior weights (only initialization)               +  accuracy   FLOAT   1   '0.00001'   LOCK   accuracy               +  iter_kmeans   INT   1   '25'   LOCK   max iterations during k-mean (only initalization)               +  threshold   FLOAT   1   '0.00100'   LOCK   accuracy               +  iter_gmm   INT   1   '25'   LOCK   max iterations during training (only retraining)               +  retrain   INT   1   '2'   LOCK   number of retrains