CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition Spring 2017学习记录（更新中）

1.Lecture 1: Introduction

时间：2017/06/27

2.Lecture 2: Image Classification pipeline

要点：
1）本课程探讨的核心问题是用机器学习的算法解决图像分类(Image Classification)问题，图像分类是计算机视觉的核心问题；
2）图像分类的难点：视角变化(Viewpoint variation)、照明(lllumination)、变形(Deformation)、隐藏(Occlusion)、背景干扰(Background Clutter)、同类差异(Intraclass variation)
3）算法和代码：
NN（Nearest Neighbors）：机器学习之-最邻近算法(Nearest Neighbor)
kNN(k Nearest Neighbors)
线性分类：
疑惑：
对kNN算法不是太清楚，准备看李航的《统计学习方法》并结合看该教程的视频学习。