替代python中的支持向量机分类器？

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个功能。 我的形象分为10个班级。 不幸的是，我需要至少100个图像才能使用支持向量机，有什么选择吗？

Answer 1

对于任何机器学习模型，每类15个样本非常低。而不是浪费时间尝试许多模型类和参数，您应该手动收集和标记新的示例。它会更有成效。如果您有一堆未标记的图片，则可以使用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，因为我听说他们需要比svm更少的数据训练，但不太准确。

Answer 3

如果属于同一类的图像是某些起始图像转换的结果，则可以通过对标记示例进行转换来增加训练大小。

例如，如果您正在进行字符识别，则可以使用afine或elastic transforamtions。应用于可视文档分析的卷积神经网络最佳实践中的P.Simard更详细地描述了它。在论文中，他使用神经网络，但同样适用于SVM。