BIN_2011464841的博客

本文研究了Kaggle上“Dogs vs. Cats”数据集的图像分类任务，比较了支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、k近邻（k-NN）和卷积神经网络（CNN）等多种算法的性能。实验结果表明，CNN在分类准确率上表现最佳，但传统的机器学习方法在某些情况下也具有一定的优势。研究还探讨了迁移学习在提升分类效果中的作用。本研究为图像分类算法的选择和优化提供了有价值的参考。