内容简介
本书通过具体的编程实践案例，全面系统地讲述了机器学习涉及的核心内容。首先介绍新特性以及安装OpenCV 4构建计算机视觉应用程序。你将探索机器学习的基础知识，学习设计用于图像处理的各种算法。本书将逐步介绍有监督学习和无监督学习。你将获得使用Python中的scikit-learn开发各种机器学习应用程序的实践经验。后续章节将重点介绍决策树、支持向量机、贝叶斯学习等各种机器学习算法，以及如何将这些算法应用于目标检测等计算机视觉操作。然后，你将深入研究深度学习和集成学习，并探索它们在现实世界中的应用。最后，你将学习用于构建图像处理系统的的Intel OpenVINO。
AI简介
这是一本详细讲解机器学习与计算机视觉结合的书籍。本书以机器学习在人工智能中的重要性为起点，逐步引导读者理解监督学习数据集准备，并掌握如何使用OpenCV处理数据。在机器学习的基础知识部分，书中详细介绍了k近邻分类器与逻辑回归分类，并解释了线性回归模型与正则化方法的重要性。此外，书中还深入探讨了特征工程的重要性，并介绍了类别变量表示方法以及k-均值聚类的理解。
在基于OpenCV的运算部分，书中详细讲解了如何使用决策树进行医疗诊断，并介绍了支持向量机和贝叶斯学习在目标检测等计算机视觉操作中的应用。此外，书中还探讨了无监督学习，并介绍了k-均值聚类在图像处理中的应用。
在基于OpenCV的高级机器学习部分，书中详细介绍了深度学习和集成学习，并探索了它们在现实世界中的应用。此外，书中还介绍了使用基于OpenCV的OpenVINO，并讲解了如何使用OpenVINO工具包与OpenCV一起解决图像分类问题。
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