新手浅见，学习笔记（机器学习中的图像特征提取）

        我们知道，在机器学习的算法实现之前，我们首先要提取图像的特征，将图像变成一个个向量，只有这样，图像才能被计算机学习，准确说，只有从我们人类概念下的图像变成离散型的变量，然后给离散型的变量赋予具体的含义，这样才能够借助计算机来实现接下来的机器学习之类的工作，为了提高学习效率，我们依然可以学习一些图形学内处理的方式，这样就可以大大的提升开发效率，可以说，现在大部分的重复性工作在于前人故

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