机器学习：使用OpenCV和Python进行智能图像处理
编辑推荐
OpenCV是一个综合了经典和先进计算机视觉、机器学习算法的开源库。通过与Python Anaconda版本结合，你就可以获取你所需要的所有开源计算库。
本书首先介绍分类和回归等统计学习的基本概念，然后详细讲解决策树、支持向量机和贝叶斯网络等算法，以及如何把它们与其他OpenCV函数结合，*后还会介绍时下热门主题——深度学习。通过本书的学习，你将掌握大量实用机器学习技巧，并依据书中提供的代码或从零开发自己的算法，解决实际问题。
通过阅读本书，你将：
·学习并高效使用OpenCV的机器学习模块
·使用Python学习用于计算机视觉领域的深度学习技术
·掌握线性回归和归一化技巧
·对花卉品种、手写数字和行人等物体进行分类
·学习支持向量机、提升决策树和随机森林的高效使用方法
·学习使用神经网络和深度学习解决现实问题
·使用k均值聚类发现数据的隐藏结构
·掌握数据预处理和特征工程
内容简介
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。
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