Python视觉深度学习系列教程 第一卷 第7章 第一个图像分类器

        第一卷 第七章 你的第一个图像分类器

        在过去的几章中，我们花了相当多的时间讨论了图像基础知识、学习类型，甚至在构建我们自己的图像分类器时可以遵循的四步流程。但是我们还没有构建我们自己的实际图像分类器。

        在本章中。我们将首先构建一些帮助实用程序来促进预处理和从磁盘加载图像。然后，我们将讨论k-最近邻(k-NN)分类器，这是您第一次接触使用机器学习进行图像分类。事实上，这个算法非常简单，根本没有进行任何实际的“学习”——但它仍然是一个需要回顾的重要算法，所以我们可以在以后的章节中了解神经网络如何从数据中学习。

        最后，我们将应用我们的k-NN算法来识别图像中的各种动物。

        一、使用图像数据集