实现动物分类

动物(哺乳动物)分类图像数据集，例如：熊，猫，狗，大象，狮子，山羊，马，狮子，老虎和狼，每种动物100张图片 动物(哺乳动物)分类图像数据集，例如：熊，猫，狗，大象，狮子，山羊，马，狮子，老虎和狼，每种动物100张图片

5种不同的哺乳动物(猫，狗，大象，马，狮子)数据集，它包含大约15K中等质量的动物图片，每类2700张图片，属于10个类别狗，猫，马，大象，狮子。 5种不同的哺乳动物(猫，狗，大象，马，狮子)数据集，它包含大约15K中等质量的动物图片，每类2700张图片，属于10个类别狗，猫，马，大象，狮子。

动物数据集+动物分类识别训练代码(Pytorch)，https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/126640766 动物识别数据集 动物数据集 动物识别 动物分类识别 animal dataset 前，基于ResNet18的动物分类识别，支持90种动物分类识别；在Animals90动物数据集上，训练集的Accuracy 99%左右，测试集的Accuracy在91%左右；在Animals10动物数据集上，训练集的Accuracy 99%左右，测试集的Accuracy在96%左右。骨干网络模型可支持googlenet, resnet[18,34,50], inception_v3，mobilenet_v2等常用的模型。

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这个数据集是五分类问题，有：猫，狗，牛，羊，马这五个类别

提取sift特征，使用kmean+knn算法预测。hog+svm

机器学习的两个经典案例（部分代码有逐句注释），分别是决策树判断动物分类和决策树判断天气是否外出，可直接运行（需安装math和matplotlib库）