12、使用数据增强进行图像数据标注与分类

使用数据增强进行图像数据标注与分类

1. 引言

在图像分类的机器学习任务中，数据增强是一种强大的技术，它可以提升模型的性能。我们将使用CIFAR - 10数据集和MNIST手写数字数据集，通过数据增强来生成标签，并构建图像分类的机器学习模型。数据增强在数据标注中起着关键作用，它能增强数据集的多样性、规模和质量。

2. 支持向量机（SVM）基础

支持向量机（SVM）是一种广泛用于解决分类和回归问题的监督学习算法，也可用于异常值检测。SVM的目标是找到一个超平面，使两类数据之间的间隔最大化。这个超平面就是划分两类数据点的决策边界，间隔则是超平面与每类最近数据点之间的距离。

SVM使用了核技巧，它就像一个“魔杖”，可以将数据提升到更高维度的空间，从而找到在原始空间中无法实现的更复杂的决策边界。常见的核函数有线性核、多项式核和径向基函数（RBF）核，不同的核函数会影响SVM对数据中复杂关系的建模能力。

3. 数据增强技术

数据增强是通过对现有数据点应用各种变换（如旋转、平移和缩放）来创建新数据点的过程。图像数据增强是一种专门针对图像数据集的增强技术，以下是几种常见的图像数据增强技术及Python代码示例：

3.1 图像旋转

from PIL import Image
import numpy as np

def rotate_image(image_path, degrees):
    img = Image.open(image_path)
    rotated_image = img.rotate(degr