OpenCVとPythonによる機械学習プログラミング

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内容紹介

機械学習とコンピュータビジョンの知識を深め スキルを強化したい方に

OpenCVはコンピュータビジョンと機械学習のためのオープンソースライブラリです。分類や回帰など統計の基礎から、決定木、SVM、ベイジアンネットワークそしてコンピュータビジョンのディープラーニングまで。scikit-learnとOpenCVを組み合わせ実践メインに学んでいきます。

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フォーマット 価格 備考
書籍 3,866

電子書籍フォーマットについて

  

備考

Michael Beyeler(マイケル・ベイヤラー)
カリフォルニア大学アーバイン校でコンピュータサイエンスの博士号、チューリッヒ工科大学で電気工学の理学士号(BSc)、バイオメディカルエンジニアリングの理修士号(MSc)を取得。ワシントン大学の神経工学とデータ科学の研究員。人工網膜を埋め込んだ患者の知覚体験改善のため、バイオニック視覚の計算モデルに取り組んでいる。著書に「OpenCV with Python Blueprints」(Packt Publishing, 2015)がある。趣味は雪山登山、バンドのコンサート、ピアノ。

章立て

1章:機械学習を味見してみよう 
2章:OpenCVとPythonによるデータ操作 
3章:教師あり学習の初歩 
4章:データ表現と特徴量設計 
5章:決定木による医療診断 
6章:サポートベクタマシン(SVM)による歩行者の検出 
7章:ベイズ学習による迷惑メールフィルタの実装 
8章:教師なし学習による隠れ構造の発見 
9章:深層学習による手書き数字分類 
10章:アルゴリズムの組み合わせによるアンサンブル作成 
11章:ハイパーパラメータチューニングと適切なモデルの選択 
12章:ラッピング 
参考文献

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