书目信息 |
题名: |
Python机器学习和图像处理实战
|
|
作者: | 辛格 著 ;骆铃 译 | |
分册: | ||
出版信息: | 北京 清华大学出版社 2019.12 |
|
页数: | X, 118页, [4] 页图版 | |
开本: | 24cm | |
丛书名: | ||
单 册: | ||
中图分类: | TP181 , TP391.413 | |
科图分类: | ||
主题词: | 图象处理软件--tu xiang chu li ruan jian--程序设计 , 机器学习--ji qi xue xi | |
电子资源: | ||
ISBN: | 978-7-302-53815-8 |
000 | 01520nam0 2200289 450 | |
001 | CAL 0120192924408 | |
010 | @a978-7-302-53815-8@dCNY69.80 | |
100 | @a20200928d2019 em y0chiy50 ea | |
101 | 1 | @achi@cinc |
102 | @aCN@b110000 | |
105 | @aaf z 000yy | |
200 | 1 | @aPython机器学习和图像处理实战@APython ji qi xue xi he tu xiang chu li shi zhan@e面部识别、目标检测和模式识别@f(印) 希曼舒·辛格著@g骆铃译 |
210 | @a北京@c清华大学出版社@d2019.12 | |
215 | @aX, 118页, [4] 页图版@c图@d24cm | |
312 | @a英文题名取自封面 | |
314 | @a希曼舒·辛格, 拥有超过6年的数据科学从业经验, 目前是V-Soft Labs的高级数据科学家。 | |
330 | @a本书首先介绍环境设置, 讲解图像处理的基本术语, 并探究有助于实现书中算法的Python概念。然后详细介绍所有的核心图像处理算法, 接着介绍计算机视觉库OpenCV, 你将了解OpenCV算法及其在图像处理中的应用。最后介绍用于图像处理与分类的机器学习和深度学习的高级方法, 将神经网络、Adaboost、XGBoost、卷积神经网络等概念运用到具体的图像应用中。 | |
510 | 1 | @aPractical machine learning and image processing for facial recognition, object detection, and pattern recognition using Python@zeng |
517 | 1 | @a面部识别、目标检测和模式识别@Amian bu shi bie 、 mu biao jian ce he mo shi shi bie |
606 | 0 | @a图象处理软件@Atu xiang chu li ruan jian@x程序设计 |
606 | 0 | @a机器学习@Aji qi xue xi |
690 | @aTP181@v5 | |
690 | @aTP391.413@v5 | |
701 | 1 | @a辛格@Axin ge@g(Singh, Himanshu)@4著 |
702 | 0 | @a骆铃@Aluo ling@4译 |
801 | 0 | @aCN@c20200928 |
905 | @a河南城建学院图书馆@dTP181@eX5101 | |
Python机器学习和图像处理实战:面部识别、目标检测和模式识别/(印) 希曼舒·辛格著/骆铃译.-北京:清华大学出版社,2019.12 |
X, 118页, [4] 页图版:图;24cm |
ISBN 978-7-302-53815-8:CNY69.80 |
本书首先介绍环境设置, 讲解图像处理的基本术语, 并探究有助于实现书中算法的Python概念。然后详细介绍所有的核心图像处理算法, 接着介绍计算机视觉库OpenCV, 你将了解OpenCV算法及其在图像处理中的应用。最后介绍用于图像处理与分类的机器学习和深度学习的高级方法, 将神经网络、Adaboost、XGBoost、卷积神经网络等概念运用到具体的图像应用中。 |
● |
相关链接 |
正题名:Python机器学习和图像处理实战
索取号:TP181/X5101
 
预约/预借
序号 | 登录号 | 条形码 | 馆藏地/架位号 | 状态 | 备注 |
1 | 1466820 | 214668206 | 自科库301/301自科库 35排3列3层/ [索取号:TP181/X5101] | 在馆 | |
2 | 1466821 | 214668215 | 自科库301/301自科库 35排3列3层/ [索取号:TP181/X5101] | 在馆 |