在研究这里解释的任何机器学习函数时，它们都遵循cvStatModel的格式。

例如，NormalBayes的训练函数通过以下方式实现：

CvNormalBayesClassifier::train(const Mat& trainData, const Mat& responses, const Mat& varIdx=Mat(), const Mat& sampleIdx=Mat(), bool update=false )

文档建议查看cvStatModel以了解参数的详细信息。

我不理解的是responses应该接受什么？我知道trainData是我们用来训练系统的词袋数据，但responses应该放什么呢？

在词袋的一个示例中，responses元素的处理如下：

float label=atof(entryPath.filename().c_str());labels.push_back(label);NormalBayesClassifier classifier;classifier.train(trainingData, labels);

所以在这里，图像的文件名被转换为双精度数，并用作responses元素。

我不理解这一点，并且对此感到困惑。能有人解释一下responses元素应该接受什么吗？为什么在上面的例子中使用atof？

回答：

这些模型是监督式机器学习技术，这意味着训练模型不仅需要训练数据（即测量向量），还需要与每个样本相关联的标签（或连续值）。例如，如果你试图检测包含猫的图像，你有一个训练集，比如说，500张不包含猫的图像和500张包含猫的图像。你计算所有1000张图像的描述符，并为每个类别分配一个数字（按照惯例，非猫为-1，猫为1）。然后，responses将是一个1000×1的整数矩阵，前500个值为-1，其余为1。

在你的例子中，atof用于将目录名转换为一个独特的数字，代表类别，因为训练示例可能按文件夹排序（例如，猫、狗、自行车等文件夹）。