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假人的机器学习-需要帮助/指示从何处开始[关闭]

SookaBly • 2 年前 • 211 次点击  

我想创建一个基于颜色组合检测图像类型的系统。

E. G =

对象A=蓝色、红色、橙色、绿色。 对象B=红、绿、蓝、黑。

每当我扫描一幅由蓝-红-橙-绿组成的图像时,答案将是物体A。

我扫描了几张图坦卡蒙的照片,但我抓不住。我想问一下要用什么算法,从哪里开始。

到目前为止,我发现能帮助我解决问题的是K-最近的邻居Algo,但我仍在寻找更多的选择。任何帮助都可以!

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文章 [ 1 ]  |  最新文章 2 年前
Igor F.
Reply   •   1 楼
Igor F.    2 年前

在我看来,这是一个分类问题。您拥有具有特性(颜色组合)的对象,并希望将它们分类为类A或B。

最近的邻居是一个很好的起点。一个感知器(一个简单的神经网络)将是另一个简单的算法尝试,以及线性判别分析。

如果您的数据对于线性分离算法来说过于复杂,您可以尝试使用多层感知器、支持向量机或随机林。还有很多其他的可能性,但是上面的一个就足够让你开始了。