412页的《利用OpenCV玩转机器学习》

关键时刻，第一时间送达

【导读】《利用OpenCV玩转机器学习》原名《Machine Learning for OpenCV》。本书首先向您介绍统计学习的基本概念，例如分类和回归。一旦涵盖了所有基础知识，您将开始探索各种算法，例如决策树，支持向量机和贝叶斯网络，并学习如何将它们与其他OpenCV功能相结合。随着本书的进展，您的机器学习技能也将如此，直到您准备好接受当今最热门的话题：深度学习。

本书适用于谁

本书面向熟悉OpenCV的Python程序员;本书将为您提供构建自己的机器学习系统所需的工具和理解，并根据实际的实际任务量身定制。

你将学到什么

探索并有效利用OpenCV的机器学习模块借助Python掌握线性回归和正则化技术，学习计算机视觉的深度学习对花卉种类，手写数字和行人等对象进行分类探索支持向量机，提升决策树和随机森林的有效使用。熟悉神经网络和深度学习解决实际问题使用k-means聚类在数据中发现隐藏结构获取数据预处理和特征工程

在本书的最后，您将准备好通过构建现有的源代码或从头开发自己的算法来解决您自己的机器学习问题！

资料大纲（节选）

作者简介

Michael Beyeler是华盛顿大学神经工程和数据科学的博士后研究员,他的工作在于神经科学，计算机工程，计算机视觉和机器学习的交叉点。 Michael是OpenCV with Python Blueprints的作者，这是一本用于构建高级计算机视觉项目的实用指南。他还是多个开源软件项目的积极贡献者，并拥有Python，C / C ++，CUDA，MATLAB和Android方面的专业编程经验。

内容节选

PDF和源码下载

412页的《Machine Learning for OpenCV》PDF和源码已经打包好，获取步骤如下：

1.关注"深度学习工坊"公众号