python - python中支持向量机分类器的替代方案？

Question

我必须在 155 个图像特征向量之间进行比较。每个特征向量都有 5 个特征。我的图像分为 10 类。不幸的是，我需要至少 100 张图像才能使用支持向量机，还有其他选择吗？

Answer 1

对于任何机器学习模型来说，每类 15 个样本都非常低。与其浪费时间尝试许多模型类和参数，不如手动收集和标记新示例。它会更有成果。如果你有一堆未标记的图片，你可以使用https://www.mturk.com/等服务。

Answer 2

查看 pybrain。http://pybrain.org。并且可能使用神经网络，因为我听说它们需要的训练数据比 svm 少，但准确度较低。

Answer 3

如果属于同一类的图像是对某个起始图像进行转换的结果，则可以通过对标记示例进行转换来增加训练规模。

例如，如果您正在进行字符识别，则可以使用精细或弹性转换。P.Simard 在应用于视觉文档分析的卷积神经网络最佳实践中对其进行了更详细的描述。在论文中，他使用了神经网络，但同样适用于 SVM。