机器学习经典算法剖析:基于OpenCV中文版怎么样?最新电子版百度云下载
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。
作者简介:
赵春江,博士,在图像处理、计算机视觉,人工智能方面有很深入的研究。共主持了两个安徽省级项目。自从博士以来,共发表论文20余篇,9篇被EI或SCI检索。
目录:
第 1章 正态贝叶斯分类器 1
第 2章 K近邻算法 15
第3章 支持向量机 25
第4章 决策树 73
第5章 AdaBoost 120
第6章 梯度提升树 142
第7章 随机森林 161
第8章 极端随机树 173
第9章 期望极大值 189
第 10章 神经网络 214
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