Python 假人的机器学习-需要从何处开始的帮助/指点

我想创建一个系统，根据颜色组成检测图像类型

例如：

对象A=蓝色、红色、橙色、绿色。 对象B=红、绿、蓝、黑

每当我用蓝-红-橙-绿的颜色组合扫描图像时，答案将是对象a

我扫描了几张图坦卡蒙的照片，但我没能理解。我想问一下使用什么algo，从哪里开始

---

到目前为止，我发现将帮助我解决问题的是K-最近邻算法，但我仍在寻找更多的选择。任何帮助都可以

在我看来，这是一个分类问题。您拥有具有颜色组合特征的对象，并希望将其分类为类别A或B

K-最近邻是一个很好的起点。一个感知器一个简单的神经网络将是另一个简单的算法来尝试，以及线性判别分析

---

如果您的数据对于线性分离算法来说过于复杂，您可以尝试使用多层感知器、支持向量机或随机森林。还有许多其他的可能性，但上述其中一个应该足以让您开始。

谢谢！我想读一下你上面提到的东西。荣誉