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课程概述
了解课程的结构、目标和学习成果。
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通过Python编程动手实践不同的图像分类技术。
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评估标签错误数据对机器学习模型性能的影响。
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探究数据集不平衡的影响，并学习在图像分类中如何处理不平衡数据集。
完成本课程后，您将实现以下目标：
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获得Python编程的实践经验。
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学习使用sklearn、NumPy、Keras和matplotlib等不同库进行开发。
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掌握用于图像分类的各种分类器类型。
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理解图像中不同类型噪声的特点。
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分析标签错误对分类任务的影响。
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学习在分类问题中如何处理不平衡数据集。