书目信息 |
| 题名： |
机器学习
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| 作者： | 贝耶勒 著 ；王磊 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 机械工业出版社 2019.01 |
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| 页数： | XII, 251页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | 智能系统与技术丛书 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP181 ， TP391.413 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 机器学习--ji qi xue xi , 图象处理软件--tu xiang chu li ruan jian--程序设计 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-111-61151-6 | |
| 000 | 01980nam 2200349 450 | |
| 001 | CAL 009307809 | |
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| 200 | 1 | @a机器学习@Aji qi xue xi@e使用OpenCV和Python进行智能图像处理@f(美) 迈克尔·贝耶勒著@F( mei ) mai ke er· bei ye le zhu@d= Machine learning for OpenCV@fMichael Beyeler@g王磊译@zeng |
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| 225 | 2 | @a智能系统与技术丛书@Azhi neng xi tong yu ji shu cong shu |
| 306 | @a由Packt Publishing授权 | |
| 314 | @a(美) 迈克尔·贝耶勒, 华盛顿大学神经工程和数据科学专业的博士后。 | |
| 330 | @a全书共12章, 第1章简要介绍机器学习基础知识, 并讲解如何安装OpenCV和Python工具 ; 第2章展示经典的机器学习处理流程及OpenCV和Python工具的使用 ; 第3章讨论监督学习算法, 以及如何使用OpenCV实现这些算法 ; 第4章讨论数据表示和特征工程, 并介绍OpenCV中提供的用于处理图像数据的常见特征提取技术 ; 第5章展示如何使用OpenCV构建决策树进行医疗诊断 ; 第6章讨论如何使用OpenCV构建支持向量机检测行人 ; 第7章介绍概率论, 并展示如何使用贝叶斯学习实现垃圾邮件过滤 ; 第8章讨论一些非监督学习算法 ; 第9章详细讲解如何构建深度神经网络来识别手写数字 ; 第10章讨论如何高效地集成多个算法来提升性能 ; 第11章讨论如何比较不同分类器的结果, 选择合适的工具 ; 第12章给出一些处理实际机器学习问题的提示和技巧。 | |
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| 机器学习：使用OpenCV和Python进行智能图像处理/(美) 迈克尔·贝耶勒著= Machine learning for OpenCV/Michael Beyeler/王磊译.-北京：机械工业出版社，2019.01 |
| XII, 251页：图；24cm.-(智能系统与技术丛书) |
| ISBN 978-7-111-61151-6：CNY69.00 |
| 全书共12章, 第1章简要介绍机器学习基础知识, 并讲解如何安装OpenCV和Python工具 ; 第2章展示经典的机器学习处理流程及OpenCV和Python工具的使用 ; 第3章讨论监督学习算法, 以及如何使用OpenCV实现这些算法 ; 第4章讨论数据表示和特征工程, 并介绍OpenCV中提供的用于处理图像数据的常见特征提取技术 ; 第5章展示如何使用OpenCV构建决策树进行医疗诊断 ; 第6章讨论如何使用OpenCV构建支持向量机检测行人 ; 第7章介绍概率论, 并展示如何使用贝叶斯学习实现垃圾邮件过滤 ; 第8章讨论一些非监督学习算法 ; 第9章详细讲解如何构建深度神经网络来识别手写数字 ; 第10章讨论如何高效地集成多个算法来提升性能 ; 第11章讨论如何比较不同分类器的结果, 选择合适的工具 ; 第12章给出一些处理实际机器学习问题的提示和技巧。 |
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正题名：机器学习
索取号：TP181/B701
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