第2章　用OpenCV處理數(shù)據(jù)

既然我們對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的興趣已經(jīng)被激發(fā)，現(xiàn)在是時(shí)候深入研究一下構(gòu)成一個(gè)典型機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的各個(gè)部分了。

你會(huì)常常聽到有人說：只需把機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用到你的數(shù)據(jù)上！就好像機(jī)器學(xué)習(xí)能立刻解決你所有的問題。你可以認(rèn)為現(xiàn)實(shí)情況要復(fù)雜得多，不過我得承認(rèn)，現(xiàn)在只需要從互聯(lián)網(wǎng)上剪切、粘貼幾行代碼，就可以輕松地構(gòu)建自己的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。可是，要構(gòu)建一個(gè)真正強(qiáng)大而有效的系統(tǒng)，必須牢牢掌握基本概念，并深入了解每種方法的優(yōu)缺點(diǎn)。因此，如果你認(rèn)為自己還不是機(jī)器學(xué)習(xí)專家，也不必?fù)?dān)心。好事多磨。

在之前，我們將機(jī)器學(xué)習(xí)描述為人工智能的一個(gè)子領(lǐng)域。基于歷史原因，這可能是正確的，但最常見的情況是，機(jī)器學(xué)習(xí)僅僅是簡單地理解數(shù)據(jù)。因此，將機(jī)器學(xué)習(xí)看成數(shù)據(jù)科學(xué)的一個(gè)子領(lǐng)域也許更合適，我們通過建立數(shù)學(xué)模型來理解數(shù)據(jù)。

因此，本章都是關(guān)于數(shù)據(jù)的。我們想要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)如何與機(jī)器學(xué)習(xí)相適應(yīng)，以及如何使用我們選擇的工具（OpenCV和Python）處理數(shù)據(jù)。

本章將介紹以下主題：

• 理解機(jī)器學(xué)習(xí)的工作流程。
• 理解訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)。
• 學(xué)習(xí)如何用OpenCV和Python加載、存儲(chǔ)、編輯和可視化數(shù)據(jù)。