机器学习经典算法剖析 基于OpenCV

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作者:
2018-08
版次: 1
ISBN: 9787115482136
定价: 69.00
装帧: 其他
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 290页
字数: 490千字
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  • 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。 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。 第 1章 正态贝叶斯分类器1

    1.1 原理分析 1

    1.2 源码解析 8

    1.3 应用实例 13

    第 2章 K近邻算法 15

    2.1 原理分析 15

    2.2 源码解析 16

    2.3 应用实例 22

    第3章 支持向量机 25

    3.1 原理分析 25

    3.2 源码解析 50

    3.3 应用实例 71

    第4章 决策树 73

    4.1 原理分析 73

    4.2 源码解析 81

    4.3 应用实例 117

    第5章 AdaBoost 120

    5.1 原理分析 120

    5.2 源码解析 123

    5.3 应用实例 140

    第6章 梯度提升树 142

    6.1 原理分析 142

    6.2 源码解析 147

    6.3 应用实例 158

    第7章 随机森林 161

    7.1 原理分析 161

    7.2 源码解析 163

    7.3 应用实例 171

    第8章 极端随机树 173

    8.1 原理分析 173

    8.2 源码解析 173

    8.3 应用实例 187

    第9章 期望极大值 189

    9.1 原理分析 189

    9.2 源码解析 202

    9.3 应用实例 212

    第 10章 神经网络 214

    10.1 原理分析 214

    10.2 源码解析 220

    10.3 应用实例 241

    附录A Win7系统下OpenCV 2.4.9与

    Visual Studio 2012

    编译环境的配置 244

    附录B Win7系统下QT 5.3.1与

    OpenCV 2.4.9 编译环境的

    配置 248

    附录C 级联分类器 252

    参考文献 287
  • 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。
  • 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

    1.1 原理分析 1

    1.2 源码解析 8

    1.3 应用实例 13

    第 2章 K近邻算法 15

    2.1 原理分析 15

    2.2 源码解析 16

    2.3 应用实例 22

    第3章 支持向量机 25

    3.1 原理分析 25

    3.2 源码解析 50

    3.3 应用实例 71

    第4章 决策树 73

    4.1 原理分析 73

    4.2 源码解析 81

    4.3 应用实例 117

    第5章 AdaBoost 120

    5.1 原理分析 120

    5.2 源码解析 123

    5.3 应用实例 140

    第6章 梯度提升树 142

    6.1 原理分析 142

    6.2 源码解析 147

    6.3 应用实例 158

    第7章 随机森林 161

    7.1 原理分析 161

    7.2 源码解析 163

    7.3 应用实例 171

    第8章 极端随机树 173

    8.1 原理分析 173

    8.2 源码解析 173

    8.3 应用实例 187

    第9章 期望极大值 189

    9.1 原理分析 189

    9.2 源码解析 202

    9.3 应用实例 212

    第 10章 神经网络 214

    10.1 原理分析 214

    10.2 源码解析 220

    10.3 应用实例 241

    附录A Win7系统下OpenCV 2.4.9与

    Visual Studio 2012

    编译环境的配置 244

    附录B Win7系统下QT 5.3.1与

    OpenCV 2.4.9 编译环境的

    配置 248

    附录C 级联分类器 252

    参考文献 287
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