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興軍亮

的圖書
圖書介紹 - 資料來源:TAAZE 讀冊生活   評分:
圖書名稱:改變未來20年最重要的20個視覺機器學習理論深讀

本書是12 位博士多年研究視覺機器學習的基礎理論、核心演算法、關鍵技術和應用實作的科學結晶,是作者們多年相關科學研究實作的心得體會和系統歸納。包含K-Means、KNN 學習、回歸學習、決策樹學習、Random Forest、貝氏學習、EM 方法、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、遺傳方法、粒子群方法、蟻群方法共20 個常用視覺機器學習方法。進行深入淺出的說明,以簡單明瞭、豐富圖表、解釋程式、應用為宗旨。

本書特別重視如何將視覺機器學習演算法的理論和實踐結合,解決視覺機器學習領域中的諸多基礎問題,可應用於醫學影像分析、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、智慧視訊監控等領域。
適合從事視覺機器學習領域研發者參考。

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作者序
前言

視覺機器學習非常有用,但是很難找到稱心如意的參考資料,網路上相關資源不少,但是有的泛泛而談,或空洞無味,或無法執行,或效率很低,或缺乏實驗資料,曾經甚是苦悶,回過頭來思考,大家或多或少都有些酸甜苦辣的經驗和教訓。我提議大家就常用視覺機器學習方法,貢獻出自己的收穫,獲得大家一致贊同。於是我們在多次會議討論之後,形成視覺機器學習20課,大家分頭撰寫,然後由我來統籌、修改和補充。經過近一年的努力,終於開花結果,真心希望這本讀書筆記和心得體會能夠讓同道中人少些奔走,免除去蕪存菁、去偽存真的勞苦,熟悉...
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目錄
前言
緒論
第1 講 K-means
1.1 基本原理
1.2 演算法改進
1.3 模擬實驗
1.4 演算法特點
第2 講 KNN 學習
2.1 基本原理
2.2 演算法改進
2.3 模擬實驗
2.4 演算法特點
第3 講 回歸學習
3.1 基本原理
3.2 演算法改進
3.3 模擬實驗
3.4 演算法特點
第4 講 決策樹學習
4.1 基本原理
4.2 演算法改進
4.3 模擬實驗
第5 講 Random Forest 學習
5.1 基本原理
5.2 演算法改進
5.3 模擬實驗
5.4 演算法特點
第6 講 貝氏學習
6.1 基本原理
6.2 演算法改進
6.3 模擬實驗
6.4 演算法特點
第7 講 EM演算法
7.1 基本原理
...
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商品資料
  • 作者: 謝劍斌、興軍亮、張立甯、方宇強、李沛秦、劉通、閆瑋、王勇、沈傑、張政、譚筠、胡俊
  • 出版社: 佳魁資訊股份有限公司 出版日期:2016-06-27 ISBN/ISSN:9789863793434
  • 語言:繁體中文 裝訂方式:平裝 頁數:296頁
  • 商品尺寸:長:230mm \ 寬:170mm \ 高:13mm
  • 類別: 中文書> 科學> 應用科學
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