第7章 我会简化问题
“学长，我去趟图书馆。”齐凡打完招呼后，当即冲出了301室。
他忍受不了看书时一窍不通的感觉。
齐凡刚刚被西瓜书上第一章绪论中的公式给劝退了。
这绝对不能忍，他要去图书馆找回尊严。
许阳看着齐凡的背影一阵恍惚，这家伙才大一，怎么看着比己方做毕设的三人还要急。
突然，许阳意识到了什么。他赶紧冲出去。
“齐凡，你等等。”
齐凡已经走到一楼大门口了，听到身后高喊猛地刹住脚。
“明天才正式开学，今晚图书馆不开。”
齐凡一阵尴尬，“那，那我先回宿舍了。”他这会儿可没脸面再回301。
回宿舍的路上，齐凡正好路过计算机学院的公共机房，里头的灯还亮着。他这才想起来公共机房哪怕在寒假也是会开放到晚上10点。
虽然图书馆没开借不到书，可是机房的电脑能通过校园网络上谷哥呀。他掏出手机一看，这会儿才七点，回宿舍也是浪费时间。
寒假最后一天，来公共机房用电脑的人并不多。
齐凡掏出学生卡，找值班老师开了台机子。
这里的机子相比网吧来说，简直就是落后了一个时代。齐凡实在搞不懂学校为什么要采购品牌厂商的低配电脑。同样价位CPU、硬盘、内存等所有配置足足低了一档。难道是为了防止学生们拿电脑玩游戏？
不过这里也不是没有优点。除了最重要的能连外网之外，就是便宜--每小时只收一元。
齐凡随机挑了台电脑，一按开机键，机箱风扇立马发出噪声。那家伙，惹得旁边的人都皱眉往他这里瞧了眼。
长按电源键强关机，齐凡换了台。
这回总算正常了，他输入自己的账号密码，进入桌面后想打开游览器。
尼玛，电脑自带的游览器依然还是IE。巨硬公司出品的IE游览器，就和巨硬公司本身一样，都是腐朽落后封闭的代名词。齐凡带着一股嫌弃点开了它。
然后打开了白度，下载了一个Chrome安装包。
安装完成后，世界总算清净了。
齐凡一通谷哥搜索后，对机器学习有了初步的概念。
再结合刚刚许阳的话--识别数字的原理。本质上就是从图像中提取特征，然后再分析特征做出判断。
那么从图像中提取特征自然就是数字图像处理部分的知识。
那之后的分析特征做出判断自然就该是机器学习范畴的内容。
于是问题被他分成了两大块--提取图像特征、机器学习判断特征。
为了降低问题难度。齐凡先抛开了第一个问题--如何提取图像特征。转而专注机器学习本身。
因为机器学习不是专门针对视觉处理的，而是用来处理通用问题的。机器学习本就是人工智能范畴内发展最快的一个分支，它被用来处理通用的AI问题。
对机器学习来说，它处理的就是数据，万物在它眼里都是数据，它本身不会关心数据在现实世界所代表的含义，它关心的是数据的标签。至于数据的标签如何被定义，这是使用者的事情。
就好比：你可以把苹果用符号“A”来指代，再用符号“B”来指代橘子。如果机器学习对着一张图片预测出了“A”，机器学习本身不会去关心这个符号“A”的含义，“A”对它来说不过就是标签。是使用它的人给“A”赋予了苹果的概念。
所以，齐凡完全抛开了待检测样本本身的数据属性，而是专注于数据处理的本体--机器学习。
这样做的好处是，数字图像处理可以先不用看了。齐凡已经搜索过那本书的模样，大概A4纸大小，七八百页。很大，很厚，拿在手里绝对能拍死人的那种。
齐凡接着开始细化学习路径。机器学习又可以拆分为：数学工具的学习、机器学习本身知识的学习。
请收藏本站：https://www.bqgdo.cc。笔趣阁手机版：https://m.bqgdo.cc
他忍受不了看书时一窍不通的感觉。
齐凡刚刚被西瓜书上第一章绪论中的公式给劝退了。
这绝对不能忍，他要去图书馆找回尊严。
许阳看着齐凡的背影一阵恍惚，这家伙才大一，怎么看着比己方做毕设的三人还要急。
突然，许阳意识到了什么。他赶紧冲出去。
“齐凡，你等等。”
齐凡已经走到一楼大门口了，听到身后高喊猛地刹住脚。
“明天才正式开学，今晚图书馆不开。”
齐凡一阵尴尬，“那，那我先回宿舍了。”他这会儿可没脸面再回301。
回宿舍的路上，齐凡正好路过计算机学院的公共机房，里头的灯还亮着。他这才想起来公共机房哪怕在寒假也是会开放到晚上10点。
虽然图书馆没开借不到书，可是机房的电脑能通过校园网络上谷哥呀。他掏出手机一看，这会儿才七点，回宿舍也是浪费时间。
寒假最后一天，来公共机房用电脑的人并不多。
齐凡掏出学生卡，找值班老师开了台机子。
这里的机子相比网吧来说，简直就是落后了一个时代。齐凡实在搞不懂学校为什么要采购品牌厂商的低配电脑。同样价位CPU、硬盘、内存等所有配置足足低了一档。难道是为了防止学生们拿电脑玩游戏？
不过这里也不是没有优点。除了最重要的能连外网之外，就是便宜--每小时只收一元。
齐凡随机挑了台电脑，一按开机键，机箱风扇立马发出噪声。那家伙，惹得旁边的人都皱眉往他这里瞧了眼。
长按电源键强关机，齐凡换了台。
这回总算正常了，他输入自己的账号密码，进入桌面后想打开游览器。
尼玛，电脑自带的游览器依然还是IE。巨硬公司出品的IE游览器，就和巨硬公司本身一样，都是腐朽落后封闭的代名词。齐凡带着一股嫌弃点开了它。
然后打开了白度，下载了一个Chrome安装包。
安装完成后，世界总算清净了。
齐凡一通谷哥搜索后，对机器学习有了初步的概念。
再结合刚刚许阳的话--识别数字的原理。本质上就是从图像中提取特征，然后再分析特征做出判断。
那么从图像中提取特征自然就是数字图像处理部分的知识。
那之后的分析特征做出判断自然就该是机器学习范畴的内容。
于是问题被他分成了两大块--提取图像特征、机器学习判断特征。
为了降低问题难度。齐凡先抛开了第一个问题--如何提取图像特征。转而专注机器学习本身。
因为机器学习不是专门针对视觉处理的，而是用来处理通用问题的。机器学习本就是人工智能范畴内发展最快的一个分支，它被用来处理通用的AI问题。
对机器学习来说，它处理的就是数据，万物在它眼里都是数据，它本身不会关心数据在现实世界所代表的含义，它关心的是数据的标签。至于数据的标签如何被定义，这是使用者的事情。
就好比：你可以把苹果用符号“A”来指代，再用符号“B”来指代橘子。如果机器学习对着一张图片预测出了“A”，机器学习本身不会去关心这个符号“A”的含义，“A”对它来说不过就是标签。是使用它的人给“A”赋予了苹果的概念。
所以，齐凡完全抛开了待检测样本本身的数据属性，而是专注于数据处理的本体--机器学习。
这样做的好处是，数字图像处理可以先不用看了。齐凡已经搜索过那本书的模样，大概A4纸大小，七八百页。很大，很厚，拿在手里绝对能拍死人的那种。
齐凡接着开始细化学习路径。机器学习又可以拆分为：数学工具的学习、机器学习本身知识的学习。
请收藏本站：https://www.bqgdo.cc。笔趣阁手机版：https://m.bqgdo.cc