我是一名机器学习的新手。我想询问一下，如何改进一种方法（例如朴素贝叶斯），以便更好地将图像分类为含文本或不含文本的图像，而不仅仅是输入x数量的图像并告诉系统哪些图像含有文本，哪些没有？

提前感谢

回答：

在这种问题上的最新技术是使用多个卷积层的深度神经网络。请参阅这篇文章，了解使用深度卷积网络进行图像分类的示例。你的问题（仅确定图像是否含有文本）比作者考虑的一般图像分类问题要简单得多，因此你可能会使用一个更简单的网络架构就能解决。

如今，你不需要自己实现这些东西，有高效且支持GPU加速的实现免费可用，例如Caffe、Torch7、keras…