Problemas comunes

En esta página se listan algunos problemas con los que nos hayamos topado en el desarrollo del proyecto.

Al visualizar imagenes .pgm se ve amarillo

El problema se presenta cuando al ejecutar plt.imshow(img, vmin=0, vmax=1) se visualiza amarillo. Basta con eliminar los parametros vmin y vmax para que funcione normalmente. Quedaría plt.imshow(img)

Poca precisión del SVM

La librería sklearn.svm ofrece varios modelos de SVM como SVC, LinearSVC, entre otros. Probando con SVC se obtenía una precisión de menos del 65%. Instanciando un LinearSVC con parametro C=200 (sklearn.svm.LinearSVC(C=200)) funciona perfectamente con mas de 90% de precisión tanto para los mismos datos de training como para los de test de INRIA.