具体描述
本书是一本基于OpenCV和Python的机器学习实战手册，既详细介绍机器学习及OpenCV相关的基础知识，又通过具体实例展示如何使用OpenCV和Python实现各种机器学习算法，并提供大量示列代码，可以帮助你掌握机器学习实用技巧，解决各种不同的机器学习和图像处理问题。
全书共12章，第1章简要介绍机器学习基础知识，并讲解如何安装OpenCV和Python工具；第2章展示经典的机器学习处理流程及OpenCV和Python工具的使用；第3章讨论监督学习算法，以及如何使用OpenCV实现这些算法；第4章讨论数据表示和特征工程，并介绍OpenCV中提供的用于处理图像数据的常见特征提取技术；第5章展示如何使用OpenCV构建决策树进行医疗诊断；第6章讨论如何使用OpenCV构建支持向量机检测行人；第7章介绍概率论，并展示如何使用贝叶斯学习实现垃圾邮件过滤；第8章讨论一些非监督学习算法；第9章详细讲解如何构建深度神经网络来识别手写数字；第10章讨论如何高效地集成多个算法来提升性能；第11章讨论如何比较不同分类器的结果，选择合适的工具；第12章给出一些处理实际机器学习问题的提示和技巧。
作者简介
Michael Beyeler是华盛顿大学神经工程和数据科学专业的博士后，主攻仿生视觉计算模型，用以为盲人植入人工视网膜（仿生眼睛），改善盲人的视觉体验。 他的工作属于神经科学、计算机工程、计算机视觉和机器学习的交叉领域。他也是2015年Packt出版的《OpenCV with Python Blueprints》一书的作者，该书是构建高级计算机视觉项目的实用指南。同时他也是多个开源项目的积极贡献者，具有Python、C/C++、CUDA、MATLAB和Android的专业编程经验。
他还拥有加利福尼亚大学欧文分校计算机科学专业的博士学位、瑞士苏黎世联邦理工学院生物医学专业的硕士学位和电子工程专业的学士学位。当他不“呆头呆脑” 地研究大脑时，他会攀登雪山、参加现场音乐会或者弹钢琴。
目录信息
序
前言
审校者简介
第1章 品味机器学习 1
1.1 初步了解机器学习 1
1.2 机器学习可以解决的事情 3
1.3 初步了解 Python 4
1.4 初步了解 OpenCV 4
1.5 安装 5
1.5.1 获取本书最新的代码 5
1.5.2 掌握 Python Anaconda 6
1.5.3 在 conda 环境中安装OpenCV 8
1.5.4 验证安装结果 9
1.5.5 一睹 OpenCV ML 模块 11
1.6 总结 11
第2章 使用 OpenCV 和 Python处理数据 12
2.1 理解机器学习流程 12
2.2 使用 OpenCV 和 Python 处理数据 14
2.2.1 创建一个新的 IPython 或 Jupyter 会话 15
2.2.2 使用 Python 的 NumPy包处理数据 16
2.2.3 在 Python 中载入外部数据集 20
2.2.4 使用 Matplotlib 进行数据可视化 21
2.2.5 使用C++ 中 OpenCV 的 TrainData 容器处理数据 26
2.3 总结 27
第3章 监督学习的第一步 28
3.1 理解监督学习 28
3.1.1 了解 OpenCV 中的监督学习 29
3.1.2 使用评分函数评估模型性能 30
3.2 使用分类模型预测类别 35
3.2.1 理解 k-NN 算法 37
3.2.2 使用 OpenCV实现 k-NN 37
3.3 使用回归模型预测连续结果 43
3.3.1 理解线性回归 43
3.3.2 使用线性回归预测波士顿房价 44
3.3.3 应用 Lasso 回归和ridge 回归 48
3.4 使用逻辑回归对鸢尾花种类进行分类 48
3.5 总结 53
第4 数据表示与特征工程 54
4.1 理解特征工程 54
4.2 数据预处理 55
4.2.1 特征标准化 56
4.2.2 特征归一化 57
4.2.3 特征缩放到一定的范围 57
4.2.4 特征二值化 58
4.2.5 缺失数据处理 58
4.3 理解降维 59
4.3.1 在OpenCV 中实现主成分分析 61
4.3.2 实现独立成分分析 64
4.3.3 实现非负矩阵分解 65
4.4 类别变量表示 66
4.5 文本特征表示 68
4.6 图像表示 69
4.6.1 使用色彩空间 69
4.6.2 图像角点检测 71
4.6.3 使用尺度不变特征变换 72
4.6.4 使用加速健壮特征 74
4.7 总结 75
第5章 使用决策树进行医疗诊断 76
5.1 理解决策树 76
5.1.1 构建第一个决策树 79
5.1.2 可视化训练得到的决策树 85
5.1.3 深入了解决策树的内部工作机制 87
5.1.4 特征重要性评分 88
5.1.5 理解决策规则 89
5.1.6 控制决策树的复杂度 90
5.2 使用决策树进行乳腺癌的诊断 90
5.2.1 载入数据集 91
5.2.2 构建决策树 92
5.3 使用决策树进行回归 96
5.4 总结 99
第6章 使用支持向量机检测行人 100
6.1 理解线性支持向量机 100
6.1.1 学习最优决策边界 101
6.1.2 实现我们的第一个支持向量机 102
6.2 处理非线性决策边界 107
6.2.1 理解核机制 108
6.2.2 认识我们的核 109
6.2.3 实现非线性支持向量机 109
6.3 自然环境下的行人检测 110
6.3.1 获取数据集 111
6.3.2 初窥方向梯度直方图 113
6.3.3 生成负样本 114
6.3.4 实现支持向量机 116
6.3.5 模型自举 116
6.3.6 在更大的图像中检测行人 118
6.3.7 进一步优化模型 120
6.4 总结 121
第7章 使用贝叶斯学习实现垃圾邮件过滤 122
7.1 理解贝叶斯推断 122
7.1.1 概率论的短暂之旅 123
7.1.2 理解贝叶斯定理 124
7.1.3 理解朴素贝叶斯分类器 126
7.2 实现第一个贝叶斯分类器 127
7.2.1 创建一个练习数据集 127
7.2.2 使用一个正态贝叶斯分类器对数据分类 128
7.2.3 使用一个朴素贝叶斯分类器对数据分类 131
7.2.4 条件概率的可视化 132
7.3 使用朴素贝叶斯分类器对邮件分类 134
7.3.1 载入数据集 134
7.3.2 使用Pandas构建数据矩阵 136
7.3.3 数据预处理 137
7.3.4 训练正态贝叶斯分类器 138
7.3.5 使用完整的数据集进行训练 139
7.3.6 使用n-gram提升结果 139
7.3.7 使用TD-IDF提升结果 140
7.4 总结 141
第8章 使用非监督学习发现隐藏结构 142
8.1 理解非监督学习 142
8.2 理解k均值聚类 143
8.3 理解期望最大化 145
8.3.1 实现期望最大化解决方案 146
8.3.2 了解期望最大化的局限 148
8.4 使用k均值压缩色彩空间 154
8.4.1 真彩色调色板的可视化 154
8.4.2 使用k均值减少调色板 157
8.5 使用k均值对手写数字分类 159
8.5.1 载入数据集 159
8.5.2 运行k均值 159
8.6 把聚类组织成层次树 161
8.6.1 理解层次聚类 161
8.6.2 实现凝聚层次聚类 162
8.7 总结 163
第9章 使用深度学习对手写数字分类 164
9.1 理解McCulloch-Pitts神经元 164
9.2 理解感知器 167
9.3 实现第一个感知器 169
9.3.1 生成练习数据集 170
9.3.2 使用数据拟合感知器 171
9.3.3 评估感知器分类器 171
9.3.4 把感知器应用到线性不可分的数据上 173
9.4 理解多层感知器 174
9.4.1 理解梯度下降 175
9.4.2 使用反向传播训练多层感知器 178
9.4.3 在OpenCV中实现多层感知器 179
9.5 了解深度学习 183
9.6 手写数字分类 186
9.6.1 载入MNIST数据集 187
9.6.2 MNIST数据集预处理 188
9.6.3 使用OpenCV训练一个MLP 189
9.6.4 使用Keras训练一个深度神经网络 190
9.7 总结 192
第10章 组合不同算法为一个整体 193
10.1 理解集成方法 193
10.1.1 理解平均集成 195
10.1.2 理解提升集成 197
10.1.3 理解堆叠集成 200
10.2 组合决策树为随机森林 200
10.2.1 理解决策树的不足 200
10.2.2 实现第一个随机森林 204
10.2.3 使用scikit-learn实现一个随机森林 205
10.2.4 实现极端随机树 206
10.3 使用随机森林进行人脸识别 208
10.3.1 载入数据集 208
10.3.2 预处理数据集 209
10.3.3 训练和测试随机森林 210
10.4 实现AdaBoost 212
10.4.1 使用OpenCV实现AdaBoost 212
10.4.2 使用scikit-learn实现AdaBoost 213
10.5 组合不同模型为一个投票分类器 214
10.5.1 理解不同的投票机制 214
10.5.2 实现一个投票分类器 215
10.6 总结 217
第11章 通过超参数调优选择合适的模型 218
11.1 评估一个模型 218
11.1.1 评估模型错误的方法 219
11.1.2 评估模型正确的方法 220
11.1.3 选择最好的模型 221
11.2 理解交叉验证 223
11.2.1 使用OpenCV手动实现交叉验证 225
11.2.2 使用scikit-learn进行k折交叉验证 226
11.2.3 实现留一法交叉验证 227
11.3 使用自举评估鲁棒性 228
11.4 评估结果的重要性 230
11.4.1 实现T检验 230
11.4.2 实现配对卡方检验 232
11.5 使用网格搜索进行超参数调优 233
11.5.1 实现一个简单的网格搜索 234
11.5.2 理解验证集的价值 235
11.5.3 网格搜索结合交叉验证 236
11.5.4 网格搜索结合嵌套交叉验证 238
11.6 使用不同评估指标来对模型评分 239
11.6.1 选择正确的分类指标 239
11.6.2 选择正确的回归指标 240
11.7 链接算法形成一个管道 240
11.7.1 用 scikit-learn 实现管道 241
11.7.2 在网格搜索中使用管道 242
11.8 总结 243
第12章 综合 244
12.1 着手处理一个机器学习问题 244
12.2 构建自己的估计器 245
12.2.1 使用C++编写自己的基于OpenCV的分类器 245
12.2.2 使用Python 编写自己的基于scikit-learn的分类器 247
12.3 今后的方向 249
12.4 总结 251
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
这是一本名为《机器学习》的书，单是这四个字，便足以点燃我探索的欲望。我一直觉得，在这个信息爆炸的时代，能够从海量数据中提取有价值的信息，并从中学习、适应，这本身就是一件极其令人着迷的事情。然而，我对机器学习的理解，更多地停留在“听过”和“用过”的阶段，例如手机上的语音助手、购物网站的商品推荐，这些都让我惊叹于它的神奇，但具体是如何实现的，却始终是个谜。我希望这本书能够深入浅出地解答我的疑惑。我期待它能从最基础的概念开始，例如什么是特征工程、什么是标签、什么是训练集和测试集，这些都是构建一个机器学习系统的基本要素。然后，我希望它能够详细介绍几种经典的机器学习算法，比如线性回归、逻辑回归、决策树、K近邻、朴素贝叶斯等，并解释它们各自的适用场景、优缺点以及背后的数学原理。当然，我更希望能看到一些关于模型评估和调优的章节，例如如何选择合适的评估指标，如何避免模型过拟合，如何进行参数调优等。我希望通过这本书，我不仅能了解机器学习的“是什么”，更能理解它“如何工作”以及“为何有效”，从而更深入地体会到数据科学的魅力。
评分刚翻开这本书，我被它朴实无华的封面设计所吸引。没有花哨的图片，没有夸张的宣传语，只有“机器学习”这三个沉甸甸的字。这让我觉得，这本书一定是一本专注于内容、脚踏实地研究的学术之作。作为一名渴望深入学习的读者，我正是喜欢这种务实的风格。我期待这本书能像一位经验丰富的导师，用严谨的逻辑和清晰的思路，一步步引导我走进机器学习的世界。我希望它能从最基础的概念讲起，比如什么是数据、什么是模型、什么是学习过程，然后逐步深入到各种经典的算法，例如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等等。对于每一个算法，我希望它不仅能解释其数学原理，更能提供直观的理解方式，比如通过图示、类比或者简单的例子。此外，我更关心的是这些算法在实际应用中的表现。这本书是否能给出一些真实的案例，展示机器学习如何在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域发挥作用？我希望通过这些案例，我能更直观地感受到机器学习的强大力量，并激发我对更多前沿应用的探索欲望。同时，我也期待这本书能够触及一些机器学习研究中的挑战和前沿方向，比如深度学习、强化学习、无监督学习等，让我对这个领域有一个更全面的认识，为我未来的深入学习打下坚实的基础。
评分这本书的标题——《机器学习》，恰好触及了我心中一个长期存在的知识空白。我深知数据驱动的时代已经到来，而机器学习正是这个时代的核心引擎之一。然而，对于这门学科的认识，我仍停留在“能用”的层面，而非“能懂”。我希望这本书能够填补我在这方面的知识鸿沟，让我从根本上理解机器学习的原理和方法。我期待它能够解释机器学习与其他数据分析方法的区别，例如统计学、传统的规则系统等，让我明白机器学习的独特性和优势所在。更重要的是，我希望它能够介绍机器学习模型是如何从数据中学习规律的，这个“学习”的过程究竟是如何实现的？是寻找模式、识别关联，还是进行预测和分类？这本书是否能详细阐述训练、验证、测试等关键环节，并解释交叉验证、正则化等防止过拟合的策略？此外，我也对如何评估模型性能的指标感兴趣，比如准确率、召回率、F1分数等，希望书中能有清晰的解释和使用指导。我期望这本书不仅仅是理论的堆砌，更能提供实操性的指导，让我能够对基本的机器学习流程有一个完整的把握，甚至为我将来动手实践打下基础。
评分这本书的标题是《机器学习》，仅凭这个名字，就能勾起我浓厚的兴趣。作为一名对人工智能领域充满好奇的普通读者，我一直对机器学习这个概念感到既熟悉又陌生。熟悉是因为它频繁地出现在新闻报道、科技讲座以及各种智能设备的介绍中，仿佛无处不在；陌生则是因为我对其背后复杂的原理、精妙的算法以及实际应用中的挑战知之甚少。我渴望能够拨开笼罩在“机器学习”这层神秘面纱上的迷雾，理解它究竟是如何运作的，它又为何能驱动着当下科技发展的浪潮。这本书的出现，无疑为我提供了一个绝佳的学习机会。我期待它能用一种易于理解、循序渐进的方式，将那些深奥的数学概念和复杂的模型转化为我能够掌握的知识。我希望它不仅能让我了解“是什么”，更能让我明白“为什么”，甚至是“怎么做”。例如，我想知道机器学习是如何让推荐系统如此精准地猜中我的喜好，是如何让自动驾驶汽车安全地在复杂的交通环境中穿梭，又是如何让图像识别技术能够区分猫和狗。这些都是我日常生活中接触到的，但始终无法窥其究竟的奥秘。这本书，或许就是我解开这些谜团的金钥匙。我对它寄予厚望，希望它能带领我进入这个激动人心的领域，开启一段充满发现和启发的智慧之旅，让我能够真正理解并拥抱这个由数据和算法构建的未来世界。
评分《机器学习》——仅仅是这个书名，就足以引起我的极大兴趣。在这个信息爆炸的时代，能够从海量数据中提取有价值的信息，并从中学习、适应，这本身就是一件极其令人着迷的事情。然而，对于大多数非专业人士来说，机器学习领域往往显得门槛较高，充斥着各种复杂的概念和数学公式。我希望这本书能够打破这种藩篱，以一种易于理解、循序渐进的方式，带领我进入机器学习的世界。我期待它能够从机器学习的基本概念讲起，例如什么是数据、什么是特征、什么是模型，以及机器学习的目标是什么。然后，我希望它能详细介绍几种核心的机器学习算法，比如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、KNN等，并用清晰的图示和生动的例子来解释它们的原理和适用场景。此外，我也非常关心模型的训练、验证和测试过程，希望书中能够解释如何进行数据预处理、特征工程，如何选择合适的模型，以及如何评估模型的性能（例如准确率、召回率、F1分数等）并进行优化，以避免过拟合或欠拟合。我希望通过阅读这本书，我能对机器学习有一个扎实的理解，并为我将来进行更深入的学习和实践打下坚实的基础。
评分《机器学习》——这个书名本身就充满了吸引力。作为一名对科技发展充满好奇，但又对深奥技术感到些许畏惧的读者，我一直渴望找到一本能够真正带领我入门机器学习领域的书籍。我希望这本书能够以一种相对平易近人的方式，介绍机器学习的核心概念和基本原理。我期待它能详细解释机器学习与人工智能、数据挖掘等相关概念之间的联系与区别，让我能够建立起一个清晰的知识框架。对于具体的机器学习算法，我希望能看到一些经典算法的介绍，例如监督学习中的回归和分类算法，无监督学习中的聚类算法，以及像决策树、支持向量机、神经网络等具有代表性的模型。更重要的是，我希望这本书能够提供直观的理解方式，不仅仅是冰冷的数学公式，而是通过生动的例子、图示或者类比，帮助我理解这些算法的内在逻辑和工作机制。我尤其关注模型训练和评估的部分，例如如何选择合适的模型、如何进行特征选择、如何评估模型的性能，以及如何避免过拟合等问题，这些都是实践中不可或缺的关键环节。我希望通过阅读这本书，我能够对机器学习有一个相对全面且深入的认识，为我进一步学习和探索打下坚实的基础。
评分《机器学习》——这个书名，让我感到既熟悉又充满期待。熟悉是因为我们身处的时代，机器学习早已不是一个陌生的词汇，从智能手机的推荐算法到人脸识别解锁，似乎无处不在；期待则是因为我内心深处对它背后原理的好奇。我希望这本书能够像一位耐心的老师，用最浅显易懂的方式，为我揭示机器学习的神秘面纱。我期待它能从最基本的问题入手，例如“什么是机器学习？”“它与人工智能有什么关系？”“它有哪些主要的学习方式（监督、无监督、强化）？”然后，我希望它能详细介绍几种具有代表性的机器学习算法，比如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、K-Means聚类等，并用生动的图示和贴近生活的例子来解释它们的工作原理。更吸引我的是，我希望了解这些算法是如何在实际应用中发挥作用的，比如在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域。我尤其关注模型训练和评估的部分，例如如何判断一个模型的好坏，如何调整参数来优化模型性能，如何避免“过拟合”等关键问题，这些都是我迫切想要弄明白的。我希望通过这本书，我能够真正理解机器学习的核心，并为我未来进一步探索这个激动人心的领域打下坚实的基础。
评分这本书的书名简洁而有力：《机器学习》。作为一名对现代科技发展趋势保持高度关注的普通人，我深知机器学习在其中扮演着举足轻重的角色。然而，我对机器学习的理解，往往停留在一些表面的应用，例如智能手机的语音识别、人脸解锁、或者个性化推荐系统。我希望通过阅读这本书，能够更深入地了解机器学习的本质，理解它究竟是如何实现这些神奇功能的。我期待它能够从最基础的定义开始，解释什么是“学习”的过程，以及机器学习与传统编程方法的根本区别。然后，我希望这本书能够系统地介绍几种核心的机器学习算法，例如回归算法（如线性回归）、分类算法（如逻辑回归、支持向量机、决策树）以及聚类算法（如K-Means）。我希望书中能够用通俗易懂的语言，解释这些算法背后的数学原理，并提供直观的例子来帮助理解。更重要的是，我希望能看到这些算法在实际应用中的案例分析，例如它们如何被用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。此外，我也对如何评估模型的性能，以及如何优化模型以获得更好的结果感兴趣，希望书中能够在这方面提供一些实用的指导。
评分这是一本名为《机器学习》的书，其标题直接点明了核心内容，也正是我一直想要深入了解的领域。我深知，在当今科技飞速发展的时代，机器学习已经渗透到我们生活的方方面面，从智能手机的语音助手到自动驾驶汽车，再到精准的医疗诊断，它的应用前景广阔。然而，作为一名非专业背景的读者，我对机器学习的理解还停留在“知道有这么回事”的层面。我希望这本书能够为我提供一个清晰的学习路径，帮助我理解机器学习的基石。我期待它能详细阐述机器学习的定义、核心概念以及其在人工智能领域的重要地位。更重要的是，我希望书中能够对几种经典的机器学习算法进行深入的介绍，例如监督学习中的回归和分类算法，无监督学习中的聚类算法，以及像神经网络、支持向量机等具有代表性的模型。对于每一种算法，我希望它能够解释其背后的数学原理，并结合实际的应用案例，让读者能够直观地理解其工作机制。此外，我也非常关注模型评估和优化的部分，希望书中能够提供关于如何选择合适的评估指标，如何进行参数调整，以及如何避免过拟合等问题的详细解答。
评分我之所以选择阅读这本名为《机器学习》的书，是因为我敏锐地察觉到，在当今这个数据驱动的时代，掌握机器学习已经成为一项至关重要的技能。然而，对于初学者而言，机器学习领域往往充斥着大量晦涩难懂的术语和复杂的数学模型，这使得入门变得异常困难。我希望这本书能够成为我进入这个领域的“敲门砖”，它应该能够以一种清晰、系统的方式，梳理机器学习的核心概念。我期待它能首先阐述机器学习的定义、目标以及它在人工智能领域中的地位，然后逐步引导我理解机器学习的主要类型，例如监督学习、无监督学习和强化学习，并分别介绍它们的基本思想和应用场景。在我看来，理解具体的机器学习算法是关键，我希望书中能详细讲解诸如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、K-Means聚类等经典算法，并清晰地解释它们的数学原理、工作流程以及在不同问题上的适用性。此外，我也希望这本书能够强调数据预处理的重要性，例如数据清洗、特征工程、特征选择等，这些环节直接影响到模型的性能。更重要的是，我希望这本书能提供一些关于模型评估和选择的指导，例如准确率、精确率、召回率、F1分数等评估指标的含义，以及如何避免过拟合和欠拟合等问题。
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