作者ntumath (math mad)
看板Python
标题[问题] 数字辨识SVM问题
时间Tue Jun 27 00:33:21 2017
最近用python学机器学习，在最基本的数字辨识却卡关了
想请问如果我只以下面的11张图为traindata，右下角的两张定为0
http://imgur.com/a/WUk77
去predict下面的资料
http://imgur.com/a/ZQBhs
用SVM跑出来的结果如下
http://imgur.com/a/VMT1v
结果非常惨澹，呜呜
我想是train不够的缘故，因为这些字型是固定的
唯一有变的是位置，testdata的数字没有被测出来的都是有稍微平移一下的
所以我想问有没有方法以现有的traindata去作上下左右平移去得到新的traindata
来完成这个SVM model。
如果有不用增加traindata就能够完成的方法更好
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※ 编辑: ntumath (140.112.253.33), 06/27/2017 00:35:49
1F：推 pups003: 可以查查 image augmentation 06/27 01:04
3F：推 johnny78615: 用keras的ImageDataGenerator来处理，会好很多 06/27 12:38
4F：推 supersnoII: 推楼上，另外如果有考虑一下其他dataset的话，可以用 06/28 12:19
5F：→ supersnoII: google udacity的not_mnist 06/28 12:19
6F：推 unchained: 直接用像素食很烂，可以先萃取主成份 07/11 14:23
7F：→ unchained: 打错 食改成会 07/11 14:23
8F：→ erre: 根据掰陈红蟳call svm调参数做AI经验，你调的参数不够多 09/03 11:50