作者ntumath (math mad)
看板Python
標題[問題] 數字辨識SVM問題
時間Tue Jun 27 00:33:21 2017
最近用python學機器學習，在最基本的數字辨識卻卡關了
想請問如果我只以下面的11張圖為traindata，右下角的兩張定為0
http://imgur.com/a/WUk77
去predict下面的資料
http://imgur.com/a/ZQBhs
用SVM跑出來的結果如下
http://imgur.com/a/VMT1v
結果非常慘澹，嗚嗚
我想是train不夠的緣故，因為這些字型是固定的
唯一有變的是位置，testdata的數字沒有被測出來的都是有稍微平移一下的
所以我想問有沒有方法以現有的traindata去作上下左右平移去得到新的traindata
來完成這個SVM model。
如果有不用增加traindata就能夠完成的方法更好
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※ 編輯: ntumath (140.112.253.33), 06/27/2017 00:35:49
推 pups003: 可以查查 image augmentation 06/27 01:04
推 johnny78615: 用keras的ImageDataGenerator來處理，會好很多 06/27 12:38
推 supersnoII: 推樓上，另外如果有考慮一下其他dataset的話，可以用 06/28 12:19
→ supersnoII: google udacity的not_mnist 06/28 12:19
推 unchained: 直接用像素食很爛，可以先萃取主成份 07/11 14:23
→ unchained: 打錯 食改成會 07/11 14:23
→ erre: 根據掰陳紅蟳call svm調參數做AI經驗，你調的參數不夠多 09/03 11:50