假设有一场足球赛，我们有两支球队的所有出场球员信息、历史交锋成绩、比赛时间、主客场、裁判和天气等信息，根据这些信息预测球队的输赢。假设比赛结果记为y，赢球标记为1，输球标记为0，这就是典型的二元分类问题，可以用逻辑回归算法来解决。与线性回归算法的最大区别是，逻辑回归算法的输出是个离散值。 1.预测函数 需要找出一个预测函数模型，使其值输出在[0,1]之间。然后选择一个基准值，如0.5，如果算出来的预测值大于0.5，就认为其预测值为1，反之，则其预测值为0。 选择Sigmoid函数（也称为Logi
回归分析（regression analysis）简称回归，指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
线性回归假设解释变量和响应变量之间存在线性关系，这个线性模型所构成的空间是一个超平面（hyperplane）。超平面是n维欧氏空间中余维度等于1的线性子空间，如平面中的直线、空间中
import matplotlib.pyplot as plt
def runplt():
plt.figure()
plt.title(‘披萨直径与价格曲线’)
plt.xlabel(‘直径’)
plt.ylabel(‘价格/元’)
plt.axis([0, 25, 0, 70])
plt.grid(True)
return plt
plt = runplt()
X = [[6], [8], [10], [15], [18]]
y = [[20],
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面
1、IDLE 应用。
另外：如果出现No module named matplotlib问题。终端cmd输入。
pip install matplotlib
2 、Jupyter应用。
#加载手写数字库
from sklearn.datasets import load_digits
import matplotlib.pyplot as plt
digits = load_digits()
plt.matshow(digits.images[1])
p
pip install jupyter -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
# cmd 启动
jupyter notebook
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
x = np.linspace(-10,10)
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y)
scikit-learn（sklearn），是用python实现的机器学习算法库。sklearn可实现数据预处理、分类、回归、降维、模型选择等常用的机器学习算法。sklearn是基于NumPy、SciPy、matplotlib的。
一、安装
pip install scikit-learn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
二、数据集说明
序号
数据集名称
调用方式
数据描述
1
欠拟合在训练集和测试集上的性能都较差，而过拟合往往能较好地学习训练集数据的性质，而在测试集上的性能较差。
欠拟合主要表现为输出结果的高偏差，而过拟合主要表现为输出结果的高方差。
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。
机器学习有下面几种定义：
（1）机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。
（2）机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。
（3）机器学习是用数据或以
# This is a sample Python script.
# Press Shift+F10 to execute it or replace it with your code.
# Press Double Shift to search everywhere for classes, files, tool windows, actions, and settings.
import cv2
import numpy
from PIL import Im
mediapipe的主要功能：
功能
详细
人脸检测 FaceMesh
从图像/视频中重建出人脸的3D Mesh
人像分离
从图像/视频中把人分离出来
手势跟踪
21个关键点的3D坐标
人体3D识别
33个关键点的3D坐标
物体颜色识别
可以把头发检测出来，并涂上颜色
pip install mediapipe -i https://py
#安装 opencv
pip install opencv-contrib-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
opencv-contrib-python 包含 numpy库，numpy库是Python的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算。
# This is a sample Python script.
# Press Shift+F10 to execute it or replace it
HSV即色相（Hue）、饱和度（Saturation）、明度（Value），又称HSB，其中B表示Brightness。
色相（Hue）：又称为色度（chromaticity），是色彩的基本属性，色相是有彩色的最大特征。所谓色相是指能够比较确切地表示某种颜色色别的名称，如红色、黄色等，颜色是由亮度和色度共同表示的，色度是不包括亮度在内的颜色的性质，它反映的是颜色的色调和饱和度。色相表示了颜色在色环上的角度，纯红色位于 0 度，纯绿色位于 120 度，纯蓝色位于 240 度。具体计算时，角度主
HSL即色相（Hue）、饱和度（Saturation）、亮度（Lightness）。
色相（Hue）：又称为色度（chromaticity），是色彩的基本属性，色相是有彩色的最大特征。所谓色相是指能够比较确切地表示某种颜色色别的名称，如红色、黄色等，颜色是由亮度和色度共同表示的，色度是不包括亮度在内的颜色的性质，它反映的是颜色的色调和饱和度。色相表示了颜色在色环上的角度，纯红色位于 0 度，纯绿色位于 120 度，纯蓝色位于 240 度。具体计算时，角度主要由 RGB 中最大的那个决定，由次
什么叫灰度图？任何颜色都由红、绿、蓝三原色组成，而灰度图只有一个通道，他有256个灰度等级，255代表全白，0表示全黑。在Windows操作系统中可以使用画图的颜色编辑功能，将红绿蓝三个通道的数值设定为相同值就可以看到其对应的灰度效果。假如原来某点的颜色为RGB(R，G，B)，可以通过Gamma校正算法，将其转换为灰度：
RGB是工业界的一种颜色标准，是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的。
RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色，这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色，是运用最广的颜色系统之一。电脑屏幕上的所有颜色，都由这红色绿色蓝色三种色光按照不同的比例混合而成的。一组红色绿色蓝色就是一个最小的显示单位。
红、绿、蓝三盏灯的叠加情况，中心三色最亮的叠加区为白色，加法混合的特点：越叠加越明亮。红、绿、蓝三个颜色通道每种色各分为
一、坐标系
OpenCV的坐标系原点(0, 0)是图片的左上角点，这种坐标系在OpenCV的结构体Mat、Rect、Point中都适用。
OpenCV中坐标系的X轴为图像矩形的上水平线，从左往右；Y轴为图像矩形的左垂直线，从上到下。
注意：Point(x, y)和Rect(x, y) 中，第一个参数x代表的是元素所在图像的列数cols; 第二个参数y代表的是元素所在图像的行数rows。
二、像素操作
python中对opencv像素操作，可以认为是对Numpy数组进行操