处理数据集以进行线性分类的图片分类

主要用到的两个功能函数是model和[predicted_label, accuracy, prob_estimates]，首先是将提取的5个训练集的特征值转换成一个50000*512的矩阵Traindata[ 50000,512]，在提取各个训练数据集的标签组合成一个50000*1的矩阵datalabel[50000*1]，并将之训练得出模型model，再利用已得的model将测试集的特征值进行预测与已知的标签值进行比较的到准确率。