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視覺機器學習20講(簡體書)
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視覺機器學習20講(簡體書)

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商品簡介

商品簡介

本書是電腦、自動化、資訊、電子與通信學科方向的專著,詳盡地介紹了K-Means、KNN學習、回歸學習、決策樹學習、Random Forest、貝葉斯學習、EM演算法、Adaboost、SVM方法、增強學習、流形學習、RBF學習、稀疏表示、字典學習、BP學習、CNN學習、RBM學習、深度學習、遺傳演算法、蟻群方法等基本理論;深入闡述了視覺機器學習演算法的優化方法和實驗模擬;系統地總結了其優點和不足。 本書特別重視如何將視覺機器學習演算法的理論和實踐有機地結合,解決視覺機器學習領域中的諸多基礎問題,可應用於醫學圖像分析、工業自動化、機器人、無人車、人臉檢測與識別、車輛資訊識別、行為檢測與識別、智慧視頻監控等。本書特別重視演算法的典型性和可實現性,既包含本領域的經典演算法,也包含本領域的最新研究成果。 本書不僅可作為高年級本科生與研究生教材,而且也是從事視覺機器學習領域研發極為有用的參考資料。

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