书目信息 |
题名: |
机器学习
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作者: | 贝耶勒 著 ;王磊 译 | |
分册: | ||
出版信息: | 北京 机械工业出版社 2019 |
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页数: | 12,251页 | |
开本: | 24cm | |
丛书名: | 智能系统与技术丛书 | |
单 册: | ||
中图分类: | TP181 , TP391.413 | |
科图分类: | ||
主题词: | 机器学习 , 图象处理软件--程序设计 | |
电子资源: | ||
ISBN: | 978-7-111-61151-6 |
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330 | @a全书共12章,第1章简要介绍机器学习基础知识,并讲解如何安装OpenCV和Python工具;第2章展示经典的机器学习处理流程及OpenCV和Python工具的使用;第3章讨论监督学习算法,以及如何使用OpenCV实现这些算法;第4章讨论数据表示和特征工程,并介绍OpenCV中提供的用于处理图像数据的常见特征提取技术;第5章展示如何使用OpenCV构建决策树进行医疗诊断;第6章讨论如何使用OpenCV构建支持向量机检测行人;第7章介绍概率论,并展示如何使用贝叶斯学习实现垃圾邮件过滤;第8章讨论一些非监督学习算法;第9章详细讲解如何构建深度神经网络来识别手写数字;第10章讨论如何高效地集成多个算法来提升性能;第11章讨论如何比较不同分类器的结果,选择合适的工具;第12章给出一些处理实际机器学习问题的提示和技巧。 | |
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机器学习:使用OpenCV和Python进行智能图像处理=Machine learning for OpenCV/(美)迈克尔·贝耶勒(Michael Beyeler)著/王磊译.-北京:机械工业出版社,2019 |
12,251页:图;24cm.-(智能系统与技术丛书) |
ISBN 978-7-111-61151-6:CNY69.00 |
全书共12章,第1章简要介绍机器学习基础知识,并讲解如何安装OpenCV和Python工具;第2章展示经典的机器学习处理流程及OpenCV和Python工具的使用;第3章讨论监督学习算法,以及如何使用OpenCV实现这些算法;第4章讨论数据表示和特征工程,并介绍OpenCV中提供的用于处理图像数据的常见特征提取技术;第5章展示如何使用OpenCV构建决策树进行医疗诊断;第6章讨论如何使用OpenCV构建支持向量机检测行人;第7章介绍概率论,并展示如何使用贝叶斯学习实现垃圾邮件过滤;第8章讨论一些非监督学习算法;第9章详细讲解如何构建深度神经网络来识别手写数字;第10章讨论如何高效地集成多个算法来提升性能;第11章讨论如何比较不同分类器的结果,选择合适的工具;第12章给出一些处理实际机器学习问题的提示和技巧。 |
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正题名:机器学习
索取号:TP391.413/359
 
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