cv::ml::StatModel
在了解几个在应用领域广泛使用的先进技术之前，我们先介绍一下，cv::ml::StatModel，其构成了许多高级算法接口实现的基础；
ML库中常见例程
当前机器学习库的例程的实现的类，都是派生自公共基类cv::ml::StatModel，该基类定义的方法接口，对于所有有效的算法都是通用的；一些方法是由基类cv::Algorithm定义，cv::ml::StatModel来继承；ML库，基类cv::ml::StatModel的定义（略）
cv::ml::StatModel类，提供了从磁盘读写机器模型及从模型中清除数据的方法，用于训练的算法和用于预测的算法至少在接口上是不同的，因此参数不同；
cv::ml::TrainData类的构造
create方法可以生成新的cv::ml::TrainData对象，该方法根据训练样本的预分配阵列和相关相应构建训练数据，样本矩阵必须是CV_32FC1类型，阵列中数据按行排列，每个数据点代表一个特征向量，(行，列) = (数据点，特征)；
