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这堂课关于作业的规定~
要求学生能熟练使用Python，能熟练使用scipy,numpy处理矩阵和向量。如果不能，可以查看下图中的网址，学习Python Numpy Tutorial.
这是用来提交的网址，可以忽略。这是云端的虚拟机，可以用来编程实验
图片分类：得到一幅图片，计算机给它一个标签，如下，给猫打上“猫”的标签。
本节课进入正题了，主要讲分类以及线性分类器。
下面是一幅3维图片，包含数量巨大的值在0~255的像素点。
不同的角度拍摄得到不同的图片
不同光线
各种奇形怪状姿势的喵喵~ ~
躲猫猫
和背景很相似的喵喵~~
类内变化的喵喵。。。我们要针对所有的情况得到鲁棒的分类算法~并且高精度，短时间，难度相当大！
这里没有一个直接的编程方式来使用一个算法识别猫。
早期的处理是这样的，处理图像得到物体的边缘方向，即特征提取过程。根据得到的各种方向边缘出现的位置和频率，来进行分类这是什么物体。早期的数据没有那么丰富，数据也没有得到充分的应用。当我们要去识别一艘船的时候，我们得先得到一艘船的边缘特征，然后我们拿来用在这里。这样的问题是，每当出现新的物体，我们就没有办法识别了。好消息是，现在互联网上有海量的数据可以供我们来训练模型。
这是最简单的分类器，近邻分类器
CIFAR-10数据集的具体信息如下：
如下是一个最近邻分类器的实现：
