使用OpenCV和Python對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和圖像處理的實(shí)用教程剩愧。
作者簡(jiǎn)介
Michael Beyeler是華盛頓大學(xué)神經(jīng)工程和數(shù)據(jù)科學(xué)的博士后研究員肮之,他正在研究仿生視覺(jué)的計(jì)算模型,以改善植入視網(wǎng)膜假體(仿生眼)的盲人患者的感知體驗(yàn)盆色。 他的工作在于神經(jīng)科學(xué)摧扇,計(jì)算機(jī)工程,計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的交叉點(diǎn)殴泰。 Michael是Packt Publishing的《OpenCV with Python Blueprints》的作者于宙,這是一本用于構(gòu)建高級(jí)計(jì)算機(jī)視覺(jué)項(xiàng)目的實(shí)用指南。 他還是多個(gè)開源軟件項(xiàng)目的積極貢獻(xiàn)者悍汛,并擁有Python捞魁,C/C++,CUDA离咐,MATLAB和Android方面的專業(yè)編程經(jīng)驗(yàn)谱俭。
審稿簡(jiǎn)介
Vipul Sharma是印度班加羅爾一家初創(chuàng)公司的軟件工程師。他在賈巴爾普爾工程學(xué)院(2016年)學(xué)習(xí)信息技術(shù)工程宵蛀。他是一位熱心的Python粉絲昆著,喜歡在業(yè)余時(shí)間建立計(jì)算機(jī)視覺(jué)項(xiàng)目。他也是開源愛好者术陶,并且正在尋找有趣的項(xiàng)目凑懂。他的代碼倉(cāng)庫(kù):https://github.com/vipul-sharma20。
Rahul Kavi是硅谷的研究科學(xué)家梧宫。他擁有西弗吉尼亞大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)碩士和博士學(xué)位接谨。Rahul致力于為各種平臺(tái)和應(yīng)用研究和優(yōu)化計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用摆碉。他還為OpenCV中的機(jī)器學(xué)習(xí)模塊做出了貢獻(xiàn)。他在美國(guó)宇航局2015年和2016年競(jìng)賽獲得一等獎(jiǎng)脓豪。
內(nèi)容簡(jiǎn)介
第1章:介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的不同子領(lǐng)域巷帝;如何在Python Anaconda環(huán)境中安裝OpenCV和其他必備工具。
第2章扫夜,向您展示典型的機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程锅睛,以及數(shù)據(jù)的來(lái)源。解釋訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)之間的區(qū)別历谍,并向您展示如何使用OpenCV和Python加載现拒,存儲(chǔ),操作和可視化數(shù)據(jù)望侈。
第3章印蔬,通過(guò)回顧一些核心概念,如分類和回歸脱衙,向您介紹監(jiān)督學(xué)習(xí)的主題侥猬。您將學(xué)習(xí)如何在OpenCV中實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)以及如何評(píng)估模型捐韩。
第4章退唠,了解一些常見的和眾所周知的機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集,以及如何從原始數(shù)據(jù)中提取有趣的東西荤胁。
第5章瞧预,使用決策樹進(jìn)行醫(yī)療診斷,將向您展示如何在OpenCV中構(gòu)建決策樹仅政,并將其用于各種分類和回歸問(wèn)題垢油。
第6章,使用支持向量機(jī)檢測(cè)行人圆丹,將解釋如何在OpenCV中構(gòu)建支持向量機(jī)滩愁,以及如何應(yīng)用它們來(lái)檢測(cè)圖像中的行人。
第7章辫封,使用貝葉斯學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)垃圾郵件過(guò)濾器硝枉,將向您介紹概率論,并向您展示如何使用貝葉斯推理將電子郵件分類為垃圾郵件倦微。
第8章妻味,使用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)隱藏結(jié)構(gòu),將討論無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法璃诀,如k均值聚類和期望最大化弧可,并向您展示如何使用它們來(lái)提取簡(jiǎn)單,未標(biāo)記數(shù)據(jù)集中的隱藏結(jié)構(gòu)。
第9章棕诵,使用深度學(xué)習(xí)對(duì)手寫數(shù)字進(jìn)行分類裁良,將向您介紹令人興奮的深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。從感知器和多層感知器開始校套,您將學(xué)習(xí)如何構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)价脾,以便對(duì)來(lái)自廣泛的MNIST數(shù)據(jù)庫(kù)的手寫數(shù)字進(jìn)行分類。
第10章笛匙,將不同的算法組合成一個(gè)集合侨把,將向您展示如何有效地將多個(gè)算法組合成一個(gè)集合,以克服個(gè)體學(xué)習(xí)者的弱點(diǎn)妹孙,從而產(chǎn)生更準(zhǔn)確和可靠的預(yù)測(cè)秋柄。
第11章,向您介紹模型選擇的概念蠢正,它允許您比較不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法骇笔,以便為手頭的任務(wù)選擇正確的工具。
第12章嚣崭,提供有關(guān)如何自己處理未來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題以及在何處查找有關(guān)更高級(jí)主題的信息的有用提示來(lái)結(jié)束本書笨触。
準(zhǔn)備
電腦,Python Anaconda和熱情雹舀。python和opencv基礎(chǔ)芦劣。
中文書籍技術(shù)支持:技術(shù)支持qq群: 144081101 591302926 567351477 釘釘免費(fèi)群:21745728
代碼:https://github.com/mbeyeler/opencv-machine-learning
Machine Learning for OpenCV - 2017.pdf