📸 图像分类：机器学习的经典应用案例

图像分类是机器学习领域中最早且最成熟的应用之一，主要任务是通过算法识别图片中的主体内容。以下是关于该技术的详细说明：

📌 核心概念

• 定义：将输入的图片分配到预定义的类别中（如猫、狗、汽车等）
• 技术基础：依赖卷积神经网络（CNN）等深度学习模型
• 数据依赖：需要大规模标注数据集（如ImageNet、CIFAR-10）

🚀 应用场景

1. 医疗影像分析 用于疾病诊断（如X光片中的骨折检测）
2. 安防监控 实现人脸识别、异常行为识别等功能
3. 时尚产业 自动识别服装款式与搭配合理性

🧠 技术要点

• 使用迁移学习提升小数据集表现
• 优化数据增强策略（旋转、裁剪、颜色变换等）
• 关注模型泛化能力（防止过拟合）
• 可参考卷积神经网络案例深入学习

📚 延伸学习

• 机器学习入门指南
• 图像处理基础技术
• 深度学习框架对比