书籍目录
首页
分类
免费
排行
我的书架
1-50章
51-100章
101-109章
共109章
免费
版权信息
免费
译者序
免费
前言
免费
作者简介
免费
审校者简介
免费
第一部分 机器学习与OpenCV的基础知识
免费
第1章 机器学习体验
免费
1.1 技术需求
免费
1.2 开始机器学习
免费
1.3 机器学习可以解决的问题
免费
1.4 开始使用Python
免费
1.5 开始使用OpenCV
免费
1.6 安装
免费
1.7 机器学习的应用
免费
1.8 OpenCV 4.0的新功能
免费
1.9 本章小结
免费
第2章 用OpenCV处理数据
免费
2.1 技术需求
免费
2.2 理解机器学习的工作流程
免费
2.3 使用OpenCV和Python处理数据
免费
2.4 本章小结
免费
第3章 监督学习的第一步
免费
3.1 技术需求
免费
3.2 理解监督学习
免费
3.3 使用分类模型预测类标签
免费
3.4 使用回归模型预测连续的结果
免费
3.5 使用逻辑回归分类鸢尾花的种类
免费
3.6 本章小结
第4章 数据表示和特征工程
4.1 技术需求
4.2 理解特征工程
4.3 数据预处理
4.4 理解降维
4.5 类别变量的表示
4.6 文本特征的表示
4.7 图像的表示
4.8 本章小结
第二部分 基于OpenCV的运算
第5章 基于决策树进行医疗诊断
5.1 技术需求
5.2 理解决策树
5.3 使用决策树诊断乳腺癌
5.4 使用决策树进行回归
5.5 本章小结
第6章 利用支持向量机进行行人检测
6.1 技术需求
6.2 理解线性SVM
6.3 处理非线性决策边界
6.4 检测自然场景中的行人
6.5 使用SVM的多类分类
×