图像分类，也可以称作图像识别，顾名思义，就是辨别图像中的物体属于什么类别。核心是从给定的分类集合中给图像分配一个标签的任务。实际上，这意味着我们的任务是分析一个输入图像并返回一个将图像分类的标签。在这里，我们将分别自己搭建卷积神经网路、迁移学习分别对图像数据集进行分类。本篇使用的数据集下载地址为：链接：https://pan.baidu.com/s/1soJXb2_UJKeHYT0mpec2Fw提

（2）轮廓是矩形的话，获取其最小的外接矩形，得到其四个点的坐标与倾斜角度，进行结果绘制。（1）轮廓是圆的话，获取其最小的外包络圆，得到其圆心与半径，进行结果绘制。流程：打开摄像头–灰度化–高斯滤波–边缘检测–膨胀腐蚀–找到轮廓。

决策树模型易于理解和解释，可以将树木画出来,能够同时处理各种数据(文本,数字)，既可以做分类也可以做回归，并且需要很少的数据准备。但需要注意的是，决策树是贪婪算法，讲究的是局部最优,从而达到整体最优解,往往容易产生过拟合，需要我们对树进行修剪处理。

集成学习（ensemble learning）是时下非常流行的算法，广泛应用于各种竞赛中，它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过在数据上构建多个模型，集成所有模型的模型结果。基本上所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影，在现实中，集成学习也有相当大的作用，它可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源、流失，也可以用作预测疾病的风险和患者的感染性，在现在的各种竞赛中，随机森林，梯度提升树，X

图像分类，也可以称作图像识别，顾名思义，就是辨别图像中的物体属于什么类别。核心是从给定的分类集合中给图像分配一个标签的任务。

逻辑回归也称作logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，属于机器学习中的监督学习。其推导过程与计算方式类似于回归的过程，但实际上主要是用来解决二分类问题（也可以解决多分类问题）。通过给定的n组数据（训练集）来训练模型，并在训练结束后对给定的一组或多组数据（测试集）进行分类。逻辑回归，是一种“回归”的线性分类器，其本质是由线性回归变化而来的，一种广泛应用于分类问题中的回归算法。我们都知

我们在实际工作中，获取的数据不单单是以txt，csv，xlsx等这样的格式来呈现，经常需要将数据库(Mysql,Oracle等)中大量的数据提取出来，进行分析挖掘。本篇，将以Mysql为例，详细介绍如何用python提取数据库中的数据进行数据挖掘。基本思路是：先连接数据库，然后通过sql语句进行操作，最后对提取的数据，借助sklearn进行建模分析并进行可视化。接下来开始我们完整的数据挖掘案例的流

图像分类，也可以称作图像识别，顾名思义，就是辨别图像中的物体属于什么类别。核心是从给定的分类集合中给图像分配一个标签的任务。实际上，这意味着我们的任务是分析一个输入图像并返回一个将图像分类的标签。在这里，我们将分别自己搭建卷积神经网路、迁移学习分别对图像数据集进行分类。本篇使用的数据集下载地址为：链接：https://pan.baidu.com/s/1mS4xIf1sr3mhYn-cJNMqjQ提

yolov5如何自定义训练模型？如何加载模型并进行解读

首先，在使用MySQL之前，弄清楚SQL和MySQL是什么关系？SQL它是一种用于操作数据库的语言。SQL是用于所有数据库的基本语言。不同数据库之间存在较小的语法更改，但基本的SQL语法基本保持不变。SQL是S tructured Q uery Language 的简短缩写。MySQL是一种RDBMS，它允许保持数据库中存在的数据。简单地说，SQL是一种查询语言，而MYSQL是数据库软件。本文主要