多层感知机使用隐藏层和激活函数来得到非线性模型常用激活函数是Sigmoid，Tanh，RELU使用Softmax来处理多分类超参数为隐藏层数和各个隐藏层大小。

终端(win+r)（要开一个新的）输入spark-shell运行结果：出现下面的就成功了注意：把spark下载后放到的文件夹的那个名字里面不能带空格。

将不同的图像，划分到不同的类别标签，实现的分类误差图像分类适用于的图片，如猫、狗等。

图像分割：预测目标的轮廓。将不同的像素划分到不同的类别，非常细粒度的分类。

YOLO系列：YOLO v1-v5（YOLO 11不一定比YOLO 8好，因为过拟合和欠拟合方面的原因，模型选择应遵循简单有效原则，避免过拟合，不同数据集适合不同的模型，没有绝对的“最好”模型）经典发展线：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、 Faster R-CNN。：(Xmin, Ymin, W, H)，其中x,y,w,h均不是归一化后的数值，分别代表左上角坐标和宽、高。：(x,

这里使用的反向传播（误差反传）输出层——各隐藏层——输入层。

经典的one-stage方法You Only Look Once，名字就已经说明了一切！把检测问题转化成回归问题，一个CNN就搞定了！可以对视频进行实时检测，应用领域非常广！（其中Reshape中30是5+5+20）10 =(X,Y,H,W,C)*B（2个）（其中C是置信度）当前数据集中有20个类别7*7表示最终网格的大小。

这里使用的反向传播（误差反传）输出层——各隐藏层——输入层。