傻瓜机器学习 - 需要帮助/从哪里开始[关闭]

Question

我想创建一个基于颜色成分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。

每当我扫描具有蓝-红-橙-绿颜色组合的图像时，答案将是对象 A。

我扫描了几个 tuts，但我无法掌握它。我想问一下使用什么算法，我从哪里开始。

到目前为止，我发现可以帮助我解决问题的是 K-Nearest Neighbor Algo，但我仍在寻找更多选择。任何帮助都可以！

Answer 1

这在我看来是一个分类问题。您拥有具有特征（颜色成分）的对象，并希望将它们分类为 A 类或 B 类。

K-Nearest Neighbors 是一个很好的起点。感知器（一个简单的神经网络）将是另一种可以尝试的简单算法，以及线性判别分析。

如果事实证明您的数据对于线性分离算法而言过于复杂，您可以尝试使用多层感知器、支持向量机或随机森林。还有许多其他可能性，但以上其中一种应该足以让您入门。