适读人群 ：机器学习、人工智能、进化计算方面的研究人员和算法设计人员，包括科研院所、高校、企业的研究和高级开发人员，以及相关专业方向的研究生。
机器学习知名学者周志华教授新作；
中国高校知名人工智能研究团队20年攻关的新理论成果；
给强大的演化算法找到“所以然”的理论支撑，指导机器学习优化问题的进一步发展；
关键定理详细证明过程以附录形式给出，以供有余力的读者深挖。
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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。
章节目录
- 封面
- 内 容 提 要
- 前 言
- 资源与支持
- 目 录
- 第1章 正态贝叶斯分类器
- 1.1 原理分析
- 1.2 源码解析
- 1.3 应用实例
- 第2章 K近邻算法
- 2.1 原理分析
- 2.2 源码解析
- 2.3 应用实例
- 第3章 支持向量机
- 3.1 原理分析
- 3.2 源码解析
- 3.3 应用实例
- 第4章 决策树
- 4.1 原理分析
- 4.2 源码解析
- 4.3 应用实例
- 第5章 AdaBoost
- 5.1 原理分析
- 5.2 源码解析
- 5.3 应用实例
- 第6章 梯度提升树
- 6.1 原理分析
- 6.2 源码解析
- 6.3 应用实例
- 第7章 随机森林
- 7.1 原理分析
- 7.2 源码解析
- 7.3 应用实例
- 第8章 极端随机树
- 8.1 原理分析
- 8.2 源码解析
- 8.3 应用实例
- 第9章 期望极大值
- 9.1 原理分析
- 9.2 源码解析
- 9.3 应用实例
- 第10章 神经网络
- 10.1 原理分析
- 10.2 源码解析
- 10.3 应用实例
- 附录A Win7系统下OpenCV 2.4.9与Visual Studio 2012编译环境的配置
- 附录B Win7系统下Qt 5.3.1与OpenCV 2.4.9编译环境的配置
- 附录C 级联分类器
- 参考文献
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机器学习经典算法剖析——基于OpenCV是2018年由人民邮电出版社出版,作者赵春江。
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