Machine Learning for OpenCV Год издания: 2017 Автор: Michael Beyeler Издательство: Packt Publishing Ltd. ISBN: 9781783980284 Язык: Английский Формат: PDF Качество: Издательский макет или текст (eBook) Интерактивное оглавление: Да Количество страниц: 382 Исходники: GitHub Описание: Machine Learning is no longer just a buzzword, it is all around us: from protecting your email, to automatically tagging friends in pictures, to predicting what movies you like. Computer vision is one of today's most exciting application fields of Machine Learning, with Deep Learning driving innovative systems such as self-driving cars and Google’s DeepMind.OpenCV lies at the intersection of these topics, providing a comprehensive open-source library for classic as well as state-of-the-art computer vision and Machine Learning algorithms. In combination with Python Anaconda, you will have access to all the open-source computing libraries you could possibly ask for.Machine Learning for OpenCV begins by introducing you to the essential concepts of statistical learning, such as classification and regression. Once all the basics are covered, you will start exploring various algorithms such as decision trees, support vector machines, and Bayesian networks, and learn how to combine them with other OpenCV functionality. As the book progresses, so will your Machine Learning skills, until you are ready to take on today's hottest topic in the field: Deep Learning.By the end of this book, you will be ready to take on your own Machine Learning problems, either by building on the existing source code or developing your own algorithm from scratch!
Вы не можете начинать темы Вы не можете отвечать на сообщения Вы не можете редактировать свои сообщения Вы не можете удалять свои сообщения Вы не можете голосовать в опросах Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям Вы можете скачивать файлы
!ВНИМАНИЕ!
Сайт не предоставляет электронные версии произведений, а занимается лишь коллекционированием и каталогизацией ссылок, присылаемых и публикуемых на форуме нашими читателями. Если вы являетесь правообладателем какого-либо представленного материала и не желаете, чтобы ссылка на него находилась в нашем каталоге, свяжитесь с нами, и мы незамедлительно удалим ее. Файлы для обмена на трекере предоставлены пользователями сайта, и администрация не несет ответственности за их содержание. Просьба не заливать файлы, защищенные авторскими правами, а также файлы нелегального содержания!