用于机器学习随机划分数据集为train、test、val，或者train、test

文件包含一个数据集（csv文件）和一个可执行代码（py文件），是对红酒数据集的分类训练与测试。可作为人工智能、机器学习初学者的学习资料。 模型训练基于逻辑回归算法，数据集和测试集按照8:2的比例进行划分。 数据集前11列为红酒的属性，最后一列是红酒的分类标签，此处红酒总共有六类（标签分别为3、4、5、6、7、8），每一行为一个红酒样本。通过对机器学习分类模型输入特征值，得出此红酒的种类。 需要Python版本3.8及以上；需要引入第三方库pandas和sklearn。

imageclipper样本制作工具，可以方便的抠出图片的感兴趣区域，作为学习模型的训练样本。要抠的图片放在exe目录下，里面已经包括所需的opencv1.0的.dll文件，可直接使用。

yolov5从0搭建训练环境详细指导，最后集成web服务接口，含4G打好标签的训练数据。

发动机数据集-深度学习模型训练

深度学习模型训练部分,包括各项超参数如优化器、学习率迭代次数等介绍,单机多卡及多机多卡训练以及训练可视化，也包括代码示例

首先用现有的人脸检测算法，直接对图像进行人脸检测，训练好的人脸分类权值文件last_one.h5已放到log文件夹下，然后将检测的每一个人脸，单独切割出来，进行是否戴口罩的二分类。先对图像中的人脸进行标注，包括了戴口罩的，和不带口罩的两个label的目标。佩戴口罩的人脸图片命名标记为mask_1，没有佩戴口罩的人脸图片为nomask_1，然后在数据集准备好之后可以利用train.py文件训练 ，效果与详解可以看bilibili视频：https://www.bilibili.com/video/BV1dZ4y1F7Po/