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发表于2024-12-23
视觉机器学习20讲 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2024
本书是计算机、自动化、信息、电子与通信学科方向的专著,详尽地介绍了K-Means、KNN学习、回归学习、决策树学习、Random Forest、贝叶斯学习、EM算法、Adaboost、SVM方法、增强学习、流形学习、RBF学习、稀疏表示、字典学习、BP学习、CNN学习、RBM学习、深度学习、遗传算法、蚁群方法等基本理论;深入阐述了视觉机器学习算法的优化方法和实验仿真;系统地总结了其优点和不足。
本书特别重视如何将视觉机器学习算法的理论和实践有机地结合,解决视觉机器学习领域中的诸多基础问题,可应用于医学图像分析、工业自动化、机器人、无人车、人脸检测与识别、车辆信息识别、行为检测与识别、智能视频监控等。本书特别重视算法的典型性和可实现性,既包含本领域的经典算法,也包含本领域的最新研究成果。
本书不仅可作为高年级本科生与研究生教材,而且也是从事视觉机器学习领域研发极为有用的参考资料。
垃圾书
评分烂书
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评分烂书
评分讲的极其粗糙,还有大量的变量标记错误以及解释不清晰
再次打击购买国内参考书的积极性,这是个啥玩意嘛,不知道这些作者是出于什么心态,还都是博士,无语得很。我估计他们自己都不会用这个书实在无法说
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