步骤：收集数据---准备输入数据---分析输入数据---训练算法---测试算法---使用算法
①K邻近算法
存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输人没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是K-近邻算法中k的出处,通常k是不大于20的整数。最后，选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类
②决策树算法
(1)收集数据：可以使用任何方法。
(2)准备数据：树构造算法只适用于标称型数据，因此数值型数据必须离散化。
(3)分析数据：可以使用任何方法，构造树完成之后，我们应该检查图形是否符合预期。
(4)训练算法：构造树的数据结构。
(5)测试算法：使用经验树计算错误率。
(6)使用算法：此步骤可以适用于任何监督学习算法，而使用决策树可以更好地理解数据 的内在含义。
一些pandus numpy函数语句：
from skimage import data
import matplotlib.pyplot as plt
img=data.camera()
plt.figure("hist")
arr=img.flatten()
n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=256, normed=1,edgecolor='None',facecolor='red')
plt.show()
hist的参数非常多，但常用的就这六个，只有第一个是必须的，后面四个可选：
arr: 需要计算直方图的一维数组
bins: 直方图的柱数，可选项，默认为10
normed: 是否将得到的直方图向量归一化。默认为0
facecolor: 直方图颜色
edgecolor: 直方图边框颜色
alpha: 透明度
histtype: 直方图类型，‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’
返回值 ：
n: 直方图向量，是否归一化由参数normed设定
bins: 返回各个bin的区间范围
patches: 返回每个bin里面包含的数据，是一个list
疑问： pd.read_csv()啥时候带../啥时候不带？？
