图像旋转是指图像以某一点为旋转中心，将图像中的所有像素点都围绕该点旋转一定的角度，并且旋转后的像素点组成的图像与原图像相同。

需要先计算模板与目标图像的均值，然后通过每个像素与均值之间的差的乘积再求和来表示其匹配程度，越大越匹配，计算过程举例如下。与平方差匹配类似，只不过需要将值统一到0到1，计算结果越小，代表匹配程度越高，计算过程举例如下。与相关匹配类似，只不过是将其值统一到0到1之间，值越大，代表匹配程度越高，计算过程举例如下。也是将相关系数匹配的结果统一到0到1之间，值越接近1代表匹配程度越高，计算过程举例如下。找

可能发生的情况是，所有80%的 “0 “类数据都在训练集中，而所有 “1 “类数据都在测试集中。因此，我们的模型将不能很好地概括我们的测试数据，因为它之前没有见过 “1 “类的数据。每个分区被称为 一个”Fold”。，比如说：原始数据有3类，比例为1:2:1，采用3折分层交叉验证，那么划分的3折中，每一折中的数据类别保持着1:2:1的比例，这样的验证结果更加可信。在小数据集的情况下，有一部分数据将

机器学习（Machine Learning）本质上就是让计算机自己在数据中学习规律，并根据所得到的规律对未来数据进行预测。机器学习包括如聚类、分类、决策树、贝叶斯、神经网络、深度学习（Deep Learning）等算法。机器学习的基本思路是模仿人类学习行为的过程，如我们在现实中的新问题一般是通过经验归纳，总结规律，从而预测未来的过程。

我们要学习的(Deep Learning)是神经网络的一个子领域，主要关注更深层次的神经网络结构，也就是所以，我们需要先搞清楚什么是神经网络！

其中光谱色所占的比例越大，颜色接近光谱色的程度就越高，颜色的饱和度就越高。- 颜色调整更加直观：在HSV颜色空间中，色调、饱和度和亮度的调整都是直观的，而在RGB颜色空间中调整颜色不那么直观。- 符合人类对颜色的感知方式：人类对颜色的感知是基于色调、饱和度和亮度三个维度的，而HSV颜色空间恰好就是通过这三个维度来描述颜色的。一般对颜色空间的图像进行有效处理都是在HSV空间进行的，然后对于基本色中对

0(分母是5的原因)。具体来说，对于一个特征，我们计算其所有可能的分割点对应的子节点的加权平均基尼指数，然后选择最小化这个值的分割点。对于一个二分类问题，如果一个节点包含的样本属于正类的概率是 p，则属于负类的概率是 (1-p)。同时，当平台=0时，工作都是好，无需继续划分，当平台=1,2时，工作都是不好，也无需继续划分。对比属性信息增益发现，"收入"和"学历"相等，并且是最高的，所以我们就可以选

Python语言机器学习工具Scikit-learn包括许多智能的机器学习算法的实现Scikit-learn文档完善，容易上手，丰富的API接口函数scikit-learn中文社区数据量小，数据在sklearn库的本地，只要安装了sklearn，不用上网就可以获取数据量大，数据只能通过网络获取。