【摘 要】
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随着人工智能技术的快速发展，机器学习的网络图像识别技术在计算机视觉系统科技智能化和生产生活中逐步取得了重大成功。在此基础上，通过机器学习具备交叉验证、拟合、精准性、特征选取和降维等图像特征构建计算机网络图像识别系统，结果表明：机器学习算法通过决策树单元交叉验证、偏差等操作，提升了计算机图像识别稳定性和多领域应用性；机器学习算法的特征向量提取、边缘信息、纹理特征等识别技术提升了图像识别精准度。
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随着人工智能技术的快速发展，机器学习的网络图像识别技术在计算机视觉系统科技智能化和生产生活中逐步取得了重大成功。在此基础上，通过机器学习具备交叉验证、拟合、精准性、特征选取和降维等图像特征构建计算机网络图像识别系统，结果表明：机器学习算法通过决策树单元交叉验证、偏差等操作，提升了计算机图像识别稳定性和多领域应用性；机器学习算法的特征向量提取、边缘信息、纹理特征等识别技术提升了图像识别精准度。
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