本書是計算機、自動化、信息、電子與通信學科方嚮的專著,詳盡地介紹瞭K-Means、KNN學習、迴歸學習、決策樹學習、Random Forest、貝葉斯學習、EM算法、Adaboost、SVM方法、增強學習、流形學習、RBF學習、稀疏錶示、字典學習、BP學習、CNN學習、RBM學習、深度學習、遺傳算法、蟻群方法等基本理論;深入闡述瞭視覺機器學習算法的優化方法和實驗仿真;係統地總結瞭其優點和不足。
本書特彆重視如何將視覺機器學習算法的理論和實踐有機地結閤,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、人臉檢測與識彆、車輛信息識彆、行為檢測與識彆、智能視頻監控等。本書特彆重視算法的典型性和可實現性,既包含本領域的經典算法,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。
發表於2025-02-26
視覺機器學習20講 2025 pdf epub mobi 電子書 下載
再次打擊購買國內參考書的積極性,這是個啥玩意嘛,不知道這些作者是齣於什麼心態,還都是博士,無語得很。我估計他們自己都不會用這個書實在無法說
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圖書標籤: 機器學習 計算機 計算機視覺 科學 計算機科學 視覺
拼湊而成,缺乏係統性和深度,不如直接看論文
評分爛書
評分???
評分豆瓣下的評價慘不忍睹啊????,我覺得代碼寫得還是不錯的。。。????
評分有那麼幾篇寫得還行
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