《机器学习经典算法剖析:基于OpenCV》内容简介与阅读建议

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分类
科技技术
出版年份
2018
出版社
人民邮电出版社
页数
290 页
语言
中文

《机器学习经典算法剖析:基于OpenCV》内容简介

机器学习是一种自动分析所构建模型的数据分析方法。通过迭代地从数据中不断学习,机器学习可以使计算机找到一些隐含的信息量,而这些信息量是无法明确通过编程得到的。 本书以OpenCV 2.4.9为研究工具,对算法—正态贝叶斯分类器、K近邻算法、支持向量机、决策树、AdaBoost、梯度提升树、随机森林、期望极大值、神经网络,不仅具体分析了它们的原理和实现方法,还进行了详细的源码解析,并且给出了基于OpenCV的程序实现范例,充分体现了理论与实践相结合的特点。

《机器学习经典算法剖析:基于OpenCV》书籍信息摘要

《机器学习经典算法剖析:基于OpenCV》内容简介与阅读建议,作者 [中]赵春江,科技技术,2018年。获取前建议核对作者、出版社、年份、ISBN、版本和正版渠道。相关主题:机器学习、OpenCV、计算机类。

《机器学习经典算法剖析:基于OpenCV》适合哪些读者?

适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。

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版本

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目录

  1. 第 1章 正态贝叶斯分类器 1
  2. 1.1 原理分析 1
  3. 1.2 源码解析 8
  4. 1.3 应用实例 13
  5. 第 2章 K近邻算法 15
  6. 2.1 原理分析 15
  7. 2.2 源码解析 16
  8. 2.3 应用实例 22
展开全部(共 48 章节)
  1. 第3章 支持向量机 25
  2. 3.1 原理分析 25
  3. 3.2 源码解析 50
  4. 3.3 应用实例 71
  5. 第4章 决策树 73
  6. 4.1 原理分析 73
  7. 4.2 源码解析 81
  8. 4.3 应用实例 117
  9. 第5章 AdaBoost 120
  10. 5.1 原理分析 120
  11. 5.2 源码解析 123
  12. 5.3 应用实例 140
  13. 第6章 梯度提升树 142
  14. 6.1 原理分析 142
  15. 6.2 源码解析 147
  16. 6.3 应用实例 158
  17. 第7章 随机森林 161
  18. 7.1 原理分析 161
  19. 7.2 源码解析 163
  20. 7.3 应用实例 171
  21. 第8章 极端随机树 173
  22. 8.1 原理分析 173
  23. 8.2 源码解析 173
  24. 8.3 应用实例 187
  25. 第9章 期望极大值 189
  26. 9.1 原理分析 189
  27. 9.2 源码解析 202
  28. 9.3 应用实例 212
  29. 第 10章 神经网络 214
  30. 10.1 原理分析 214
  31. 10.2 源码解析 220
  32. 10.3 应用实例 241
  33. 附录A Win7系统下OpenCV 2.4.9与
  34. Visual Studio 2012
  35. 编译环境的配置 244
  36. 附录B Win7系统下QT 5.3.1与
  37. OpenCV 2.4.9 编译环境的
  38. 配置 248
  39. 附录C 级联分类器 252
  40. 参考文献 287

常见问题

《机器学习经典算法剖析:基于OpenCV》适合谁读?

适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。

《机器学习经典算法剖析:基于OpenCV》阅读难度高吗?

建议先看简介、目录、作者和相关书籍,再判断是否适合当前阶段阅读。

《机器学习经典算法剖析:基于OpenCV》纸质书值得买吗?

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《机器学习经典算法剖析:基于OpenCV》哪个版本更适合?

优先选择作者、译者、出版社、出版年份和 ISBN 信息清楚的版本;经典作品可优先选择校注、导读或权威出版社版本。

在哪里可以合法获取《机器学习经典算法剖析:基于OpenCV》?

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