颜色分类leetcode外行术语中的算法：机器学习中的水果图像识别过程与婴儿开始识别水果的过程非常相似。例如，父母试图让婴儿学习颜色。他们向宝宝展示颜色，并用它告诉宝宝颜色的名称。他们不仅仅做一次，而是不断提醒宝宝并每天练习颜色识别！大脑中会发生一些化学反应，婴儿通过多次看到不同的颜色开始学习红色、黄色等颜色。形状类似，宝宝开始认识圆形、矩形、三角形等。父母不断提醒宝宝，如果它又红又圆，那就是“苹果”。如果它是圆形的和橙色的，它就是一个“橙子”。也许作为人类，宝宝以后也会通过嗅觉和味觉来识别水果。

所以，和父母一样，我们在机器学习模型中输入各种图像和一些数学方程，这些方程识别不同的特征（如颜色、大小、形状、气味、味道）。通过不同的组合，宝宝最终会对水果进行分类。

因此，这里正在进行两项任务来识别图像中的水果：特征提取 -> 分类。传统上，只有一种称为卷积神经网络(CNN)的算法用于图像识别。