機器學習經典算法剖析 基于OpenCV( 簡體 字) | |
| 作者：趙春江 | 類別：1. -> 教材 -> 數位影像處理 2. -> 程式設計 -> 機器學習 |
| 出版社：人民郵電出版社 |  3dWoo書號： 49458詢問書籍請說出此書號！ 有庫存 NT售價： 345 元 |
| 出版日：8/1/2018 | |
| 頁數：290 | |
| 光碟數：0 | |
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| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 字 ) |
| ISBN：9787115482136 | 加入購物車 │加到我的最愛 (請先登入會員) |
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第 1章 正態貝葉斯分類器 1
1.1 原理分析 1 1.2 源碼解析 8 1.3 應用實例 13 第 2章 K近鄰算法 15 2.1 原理分析 15 2.2 源碼解析 16 2.3 應用實例 22 第3章 支持向量機 25 3.1 原理分析 25 3.2 源碼解析 50 3.3 應用實例 71 第4章 決策樹 73 4.1 原理分析 73 4.2 源碼解析 81 4.3 應用實例 117 第5章 AdaBoost 120 5.1 原理分析 120 5.2 源碼解析 123 5.3 應用實例 140 第6章 梯度提升樹 142 6.1 原理分析 142 6.2 源碼解析 147 6.3 應用實例 158 第7章 隨機森林 161 7.1 原理分析 161 7.2 源碼解析 163 7.3 應用實例 171 第8章 極端隨機樹 173 8.1 原理分析 173 8.2 源碼解析 173 8.3 應用實例 187 第9章 期望極大值 189 9.1 原理分析 189 9.2 源碼解析 202 9.3 應用實例 212 第 10章 神經網絡 214 10.1 原理分析 214 10.2 源碼解析 220 10.3 應用實例 241 附錄A Win7系統下OpenCV 2.4.9與 Visual Studio 2012 編譯環境的配置 244 附錄B Win7系統下QT 5.3.1與 OpenCV 2.4.9 編譯環境的 配置 248 附錄C 級聯分類器 252 參考文獻 287 機器學習是一種自動分析所構建模型的數據分析方法。通過迭代地從數據中不斷學習，機器學習可以使計算機找到一些隱含的信息量，而這些信息量是無法明確通過編程得到的。
本書以OpenCV 2.4.9為研究工具，對算法—正態貝葉斯分類器、K近鄰算法、支持向量機、決策樹、AdaBoost、梯度提升樹、隨機森林、期望極大值、神經網絡，不僅具體分析了它們的原理和實現方法，還進行了詳細的源碼解析，并且給出了基于OpenCV的程序實現范例，充分體現了理論與實踐相結合的特點。 | |
