Machine Learning for OpenCV

This book targets Python programmers who are already familiar with OpenCV; this book will give you the tools and understanding required to build your own machine learning systems, tailored to practical real-world tasks.

这是一本为Python程序员设计的书籍，旨在提供构建自己的机器学习系统所需的工具和知识。这本书的目标读者是那些已经熟悉OpenCV，并希望将机器学习应用于实际任务的读者。 书中首先介绍了机器学习的发展与应用，解释了机器视觉技术的进步和普及，以及它在诸如自动驾驶汽车、手机翻译、医学图像分析等应用领域的广泛影响。接着，作者详细介绍了Python语法简洁性，以及它如何使得代码易于阅读和理解。此外，还介绍了NumPy的安装与简介，以及如何在Python中安装和使用NumPy。 书中还深入讨论了监督学习，包括k-近邻分类器和线性回归的基本概念。同时，也介绍了决策树的基本概念和应用，以及无监督学习的定义和目标。此外，还探讨了k-means聚类算法的基本概念，以及人工神经网络的发展历程。 书中还详细介绍了集成方法，包括袋模型(Bagging)、增强模型(Boosting)、随机森林(Random Forest) 和适应性增强(Adaptive Boosting) 。同时，也介绍了投票分类器的概念和特点，以及极端随机树的概念和特点。 书中还详细讨论了模型评估策略，包括k-fold交叉验证、bo