2、问题分析由于图片数据由专业人士获取，因此我们的分析主要从数据采集完成后如下五个步骤着手分析问题：①、数据转换：为了将图像数据转换为计算机能够识别的形式，通过

(2)利用这些特征数据去总结，学习出一个处理系统或者模型出来，使它具备水质类别划分的能力 （1）一阶颜色矩一阶颜色矩采用一阶原点矩，反映图像的整体明暗程度 （2

亚历克斯 用于表格数据的最先进的自动机器学习python库 适用于任务： 二进制分类 回归 多类分类（正在进行中...） 基准结果 越大越好从 方案 特征 自动数据清理（自动清理） 自动化特征工程（Auto FE） 智能超参数优化（HPO） 特征生成 功能选择 型号选择 交叉验证 优化时限和提前停止 保存并加载（预测新数据） 安装 pip install automl - alex 文件 :rocket: 例子 分类器： from automl_alex import AutoMLClassifier model = AutoMLClassifier () model . fit ( X_train , y_train , timeout = 600 ) predicts = model . predict ( X_test ) 回归： from automl_alex impor

从社交网络、在线图像/视频分享平台、电子商务到教育、医疗保健等，机器学习方法已被用于各种现实世界的应用。

亚马逊 SageMaker Studio使用演示视频，英文字母，4个小视频，约25分钟

图机器学习在学术界和工业界都得到了广泛的研究。然而，随着图学习文献的大量涌现，涌现出大量的方法和技术，对于不同的图相关任务，人工设计最优的机器学习算法变得越来越困难。为了解决这一关键挑战，图上的自动机器学习(AutoML)结合了图机器学习和自动学习的优点，正受到学术界的关注。

对大多数从事机器学习工作的人来说，设计一个神经网络无异于制作一项艺术作品。神经网络通常始于一个常见的架构，然后我们需要对参数不断地进行调整和优化，直到找到一个好的组合层、激活函数、正则化器和优化参数。在一些知名的神经网络架构，如VGG、Inception、ResNets、DenseNets等的指导下，我们需要对网络的变量进行重复的操作，直到网络达到我们期望的速度与准确度。随着网络处理能力的不断提高，将网络优化处理程序自动化变得越来越可行。在像RandomForests和SVMs这样的浅模型中，我们已经能够使超参数优化的操作自动化进行了。一些常用的工具包，比如sk-learn，向我们提供了搜索超