OpenCV机器学习(影印版)

OpenCV机器学习(影印版)
分享
扫描下方二维码分享到微信
打开微信,点击右上角”+“,
使用”扫一扫“即可将网页分享到朋友圈。
作者: ,
2019-05
版次: 1
ISBN: 9787564183240
定价: 96.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 357页
字数: 465千字
正文语种: 英语
4人买过
  •   《OpenCV机器学习(影印版)》首先介绍了统计学习的基本概念,例如分类和回归。介绍完所有的基础知识之后,就开始探究如决策树、支持向量机、贝叶斯网络等算法,学习如何将它们与其他OpenCV功能综合运用。你的机器学习技能会随着书中内容的进度一同提高,直到准备好学习当前热门的主题:深度学习。在《OpenCV机器学习(影印版)》的结尾,你可以根据现有的源代码构建或是从头开发自己的算法来解决自己碰到的机器学习问题!   迈克尔·贝耶勒是华盛顿大学神经工程和数据科学专业的博士后,主攻仿生视觉计算模型,用以为盲人植入人工视网膜(仿生眼睛),改善盲人的视觉体验。他的工作属于神经科学、计算机工程、计算机视觉和机器学习的交叉领域。他也是2015年Packt出版的《OpenCV with Python Blueprints》一书的作者,该书是构建高级计算机视觉项目的实用指南。同时他也是多个开源项目的积极贡献者,具有Python、C/C++、CUDA、MATLAB和Android的专业编程经验。他还拥有加利福尼亚大学欧文分校计算机科学专业的博士学位、瑞士苏黎世联邦理工学院生物医学专业的硕士学位和电子工程专业的学士学位。当他不“呆头呆脑”地研究大脑时,他会攀登雪山、参加现场音乐会或者弹钢琴。 Preface
    Chapter 1:A Taste of Machine Learning
    Getting started with machine learning
    Problems that machine learning can solve
    Getting started with Python
    Getting started with OpenCV
    Installation
    Getting the latest code for this book
    Getting to grips with Python's Anaconda distribution
    Installing OpenCV in a conda environment
    Verifying the installation
    Getting a glimpse of OpenCV's ML module
    Summary
    Chapter 2: Working with Data in OpenCV and Python
    Understanding the machine learning workflow
    Dealing with data using OpenCV and Python
    Starting a new IPython or Jupyter session
    Dealing with data using Python's NumPy package
    Importing NumPy
    Understanding NumPy arrays
    Accessing single array elements by indexing
    Creating multidimensional arrays
    Loading external datasets in Python
    Visualizing the data using Matplotlib
    Importing Matplotlib
    Producing a simple plot
    Visualizing data from an external dataset
    Dealing with data using OpenCV's TrainData container in C++
    Summary
    Chapter 3: First Steps in Supervised Learning
    Understanding supervised learning
    Having a look at supervised learning in OpenCV
    Measuring model performance with scoring functions
    Scoring classifiers using accuracy, precision, and recall
    Scoring regressors using mean squared error, explained variance, and R squared
    Using classification models to predict class labels
    Understanding the k-NN algorithm
    Implementing k-NN in OpenCV
    Generating the training data
    Training the classifier
    Predicting the label of a new data point
    Using regression models to predict continuous outcomes
    Understanding linear regression
    Using linear regression to predict Boston housing prices
    Loading the dataset
    Training the model
    Testing the model
    Applying Lasso and ridge regression
    Classifying iris species using logistic regression
    Understanding logistic regression
    Loading the training data
    Making it a binary classification problem
    Inspecting the data
    Splitting the data into training and test sets
    Training the classifier
    Testing the classifier
    Summary
    Chapter 4: Representing Data and Engineering Features
    Understanding feature engineering
    Preprocessing data
    Standardizing features
    Normalizing features
    Scaling features to a range
    Binarizing features
    Handling the missing data
    Understanding dimensionality reduction
    Implementing Principal Component Analysis (PCA) in OpenCV
    Implementing Independent Component Analysis (ICA)
    Implementing Non-negative Matrix Factorization (NMF)
    Representing categorical variables
    Representing text features
    Representing images
    Using color spaces
    Encoding images in RGB space
    Encoding images in HSV and HLS space
    Detecting corners in images
    Chapter 5: Using Decision Trees to Make a Medical Diagnosis
    Chapter 6: Detecting Pedestrians with Support Vector Machines
    Chapter 7: Implementing a Spam Filter with Bayesian Learning
    Chapter 8: Discovering Hidden Structures with Unsupervised Learning
    Chapter 9: Using Deed Learning to Classifv Handwritten Diqits
    Chapter 10: Combining Different Algorithms into an Ensemble
    Chapter 11:Selecting the Right Model with Hyperparameter Tuning
    Chapter 12: Wrapping Up
  • 内容简介:
      《OpenCV机器学习(影印版)》首先介绍了统计学习的基本概念,例如分类和回归。介绍完所有的基础知识之后,就开始探究如决策树、支持向量机、贝叶斯网络等算法,学习如何将它们与其他OpenCV功能综合运用。你的机器学习技能会随着书中内容的进度一同提高,直到准备好学习当前热门的主题:深度学习。在《OpenCV机器学习(影印版)》的结尾,你可以根据现有的源代码构建或是从头开发自己的算法来解决自己碰到的机器学习问题!
  • 作者简介:
      迈克尔·贝耶勒是华盛顿大学神经工程和数据科学专业的博士后,主攻仿生视觉计算模型,用以为盲人植入人工视网膜(仿生眼睛),改善盲人的视觉体验。他的工作属于神经科学、计算机工程、计算机视觉和机器学习的交叉领域。他也是2015年Packt出版的《OpenCV with Python Blueprints》一书的作者,该书是构建高级计算机视觉项目的实用指南。同时他也是多个开源项目的积极贡献者,具有Python、C/C++、CUDA、MATLAB和Android的专业编程经验。他还拥有加利福尼亚大学欧文分校计算机科学专业的博士学位、瑞士苏黎世联邦理工学院生物医学专业的硕士学位和电子工程专业的学士学位。当他不“呆头呆脑”地研究大脑时,他会攀登雪山、参加现场音乐会或者弹钢琴。
  • 目录:
    Preface
    Chapter 1:A Taste of Machine Learning
    Getting started with machine learning
    Problems that machine learning can solve
    Getting started with Python
    Getting started with OpenCV
    Installation
    Getting the latest code for this book
    Getting to grips with Python's Anaconda distribution
    Installing OpenCV in a conda environment
    Verifying the installation
    Getting a glimpse of OpenCV's ML module
    Summary
    Chapter 2: Working with Data in OpenCV and Python
    Understanding the machine learning workflow
    Dealing with data using OpenCV and Python
    Starting a new IPython or Jupyter session
    Dealing with data using Python's NumPy package
    Importing NumPy
    Understanding NumPy arrays
    Accessing single array elements by indexing
    Creating multidimensional arrays
    Loading external datasets in Python
    Visualizing the data using Matplotlib
    Importing Matplotlib
    Producing a simple plot
    Visualizing data from an external dataset
    Dealing with data using OpenCV's TrainData container in C++
    Summary
    Chapter 3: First Steps in Supervised Learning
    Understanding supervised learning
    Having a look at supervised learning in OpenCV
    Measuring model performance with scoring functions
    Scoring classifiers using accuracy, precision, and recall
    Scoring regressors using mean squared error, explained variance, and R squared
    Using classification models to predict class labels
    Understanding the k-NN algorithm
    Implementing k-NN in OpenCV
    Generating the training data
    Training the classifier
    Predicting the label of a new data point
    Using regression models to predict continuous outcomes
    Understanding linear regression
    Using linear regression to predict Boston housing prices
    Loading the dataset
    Training the model
    Testing the model
    Applying Lasso and ridge regression
    Classifying iris species using logistic regression
    Understanding logistic regression
    Loading the training data
    Making it a binary classification problem
    Inspecting the data
    Splitting the data into training and test sets
    Training the classifier
    Testing the classifier
    Summary
    Chapter 4: Representing Data and Engineering Features
    Understanding feature engineering
    Preprocessing data
    Standardizing features
    Normalizing features
    Scaling features to a range
    Binarizing features
    Handling the missing data
    Understanding dimensionality reduction
    Implementing Principal Component Analysis (PCA) in OpenCV
    Implementing Independent Component Analysis (ICA)
    Implementing Non-negative Matrix Factorization (NMF)
    Representing categorical variables
    Representing text features
    Representing images
    Using color spaces
    Encoding images in RGB space
    Encoding images in HSV and HLS space
    Detecting corners in images
    Chapter 5: Using Decision Trees to Make a Medical Diagnosis
    Chapter 6: Detecting Pedestrians with Support Vector Machines
    Chapter 7: Implementing a Spam Filter with Bayesian Learning
    Chapter 8: Discovering Hidden Structures with Unsupervised Learning
    Chapter 9: Using Deed Learning to Classifv Handwritten Diqits
    Chapter 10: Combining Different Algorithms into an Ensemble
    Chapter 11:Selecting the Right Model with Hyperparameter Tuning
    Chapter 12: Wrapping Up
查看详情
12
相关图书 / 更多
OpenCV机器学习(影印版)
OpenCV轻松入门:面向Python(第2版)
李立宗
OpenCV机器学习(影印版)
OpenShift开发指南(原书第2版)
[美]约书亚·伍德 (美)布赖恩·坦努斯 著
OpenCV机器学习(影印版)
OpenCV 4.5计算机视觉开发实战:基于Python
朱文伟 李建英
OpenCV机器学习(影印版)
OpenCV计算机视觉项目实战(Python版)
洪锦魁
OpenCV机器学习(影印版)
OpenHarmony轻量设备开发理论与实战
齐耀龙
OpenCV机器学习(影印版)
OpenCV图像处理技术(微课版)
傅贤君
OpenCV机器学习(影印版)
OpenCV入门与技术实践
罗刚
OpenCV机器学习(影印版)
OpenCV图像处理实战
贾睿 主编;北京博海迪信息科技有限公司 组编
OpenCV机器学习(影印版)
OpenHarmony嵌入式系统原理与应用——基于RK2206芯片(微课视频版)
薛小铃
OpenCV机器学习(影印版)
OpenFOAM多物理场计算基础与建模
杨文明 编著
OpenCV机器学习(影印版)
OpenStack云计算平台搭建与管理(微课版)
姚骏屏 何桂兰
OpenCV机器学习(影印版)
OpenCV 4.0+Python机器学习与计算机视觉实战
[印]梅努阿·吉沃吉安 著;黄进青 译
您可能感兴趣 / 更多
OpenCV机器学习(影印版)
PIC新版8位增强型单片机原理及应用
Microchip大学计划部
OpenCV机器学习(影印版)
卢丹城的中魔(新史学译丛)
Michel de Certeau
OpenCV机器学习(影印版)
男子汉的诗学(汉译人类学名著丛书)
Michael Herzfeld
OpenCV机器学习(影印版)
你好,长安(英文)
Michael、A.Stone 著
OpenCV机器学习(影印版)
第二语言需求分析(当代国外语言学与应用语言学文库)(升级版)
Michael H. Long
OpenCV机器学习(影印版)
萨满教、殖民主义与野人:关于恐惧与治疗的研究(汉译人类学名著丛书)
Michael Taussig
OpenCV机器学习(影印版)
量子计算与量子信息:10周年版
Michael A.Nielsen Isaac L.Chuang 著;孙晓明 尚云 李绿周 尹璋琦 魏朝晖 田国敬 译
OpenCV机器学习(影印版)
女性与领导力
Michele A.Paludi 著;Florence L.Denmark、朱运致 译
OpenCV机器学习(影印版)
智能型职业生涯
Michael B. Arthur
OpenCV机器学习(影印版)
侧方入路微创脊柱外科学
Michael Y. Wang Andrew A. Sama Juan S. Uribe 主编
OpenCV机器学习(影印版)
高性能Python第2版(影印版)
MichaGorelick 著
OpenCV机器学习(影印版)
微创脊柱畸形外科学
Michael Y. Wang 主编;晋大祥 郑召民 海涌 吕国华 主译