笔记链接
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计算机视觉历史
总结出视觉两个重要结论：1.基础的视觉神经识别的是简单的边缘&轮廓2.视觉是分层的
数据驱动图像分类
KNN近邻分类器
这个分类器本身没什么好说的，但是讲师引入了一个很重要的概念：超参数调优总结：使用验证集在训练中调优，而不是测试集，测试集只在模型已经选定的时候才使用这里是使用k做超参数，但是实际中很多超参数是在训练过程中要使用的，所以感觉不同模型具体实施办法还有待商榷，不过要义是一样的
线性分类器
线性分类器内在逻辑：
在高维空间理解参数W和b的意义：
图像预处理过程引入：
