第6章　計算機視覺初探

現在將考察對象從簡單的比薩銷量預測問題轉移到圖像識別問題上。我們將掌握機器學習的魔法，使用幾頁的篇幅構造一個關于圖像分類的項目。

在本章及下一章的內容中，我們將把二元分類器應用到MNIST數據集上，它是一個關于手寫體數字的樣本數據庫[1]。就在幾年前，那時的機器學習系統還不能處理更加復雜的數據集，人工智能研究者便將MNIST數據集作為評價機器學習算法的一個基準。我們將在本章加入這些令人尊敬的研究者的行列。

“我不想再看到MNIST了！”

MNIST除了是行業中常見的評價基準之外，它還是有一點類似于“Hello，World！”這樣的機器學習教程。事實上，如果你曾經接觸過機器學習，那么就會在看到另一個基于MNIST的應用實例時翻白眼。為什么我就不能為這一章找到一個更為原始的樣本數據集呢？

事實上，我選擇MNIST數據集是因為它很普遍。雖然大多數教程在高級機器學習程序庫的幫助下解決了計算機視覺中的很多問題，但是在這里我們將討論機器學習程序中的每一行代碼，所以最好別弄得那么復雜，應該使用一個簡單的、文檔齊全的數據集。此外，一個知名的數據集可以使你更容易地在網絡上查找和比較其他與之相關的應用實例。

這將是我們第一次接觸計算機視覺，所以從簡單的內容開始。我們將從識別單個MNIST手寫數字開始，并把更為通用的字符識別方法留到下一章。

[1] yann.lecun.com/exdb/mnist。