数据的分布: 是否可分,如果不可分,分类器学习会失败 如果可分,选用哪类分类器比较合适 数据类别自身有明显不同的分布:OTSU无监督 数据类别分布不理想,需要有监督来标记分类面附近的样本,Sigmoid(LR)、SVM 交叉熵: 香农信息论,用于衡量两个概率分布之间差别。 基于像素级的标注