机器学习经典算法剖析 基于OpenCVpdf电子书版本下载

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第1章 正态贝叶斯分类器 1

1.1原理分析 1

1.2源码解析 8

1.3应用实例 13

第2章K近邻算法 15

2.1原理分析 15

2.2源码解析 16

2.3应用实例 22

第3章 支持向量机 25

3.1原理分析 25

3.2源码解析 50

3.3应用实例 71

第4章 决策树 73

4.1原理分析 73

4.2源码解析 81

4.3应用实例 117

第5章AdaBoost 120

5.1原理分析 120

5.2源码解析 123

5.3应用实例 140

第6章 梯度提升树 142

6.1原理分析 142

6.2源码解析 147

6.3应用实例 158

第7章 随机森林 161

7.1原理分析 161

7.2源码解析 163

7.3应用实例 171

第8章 极端随机树 173

8.1原理分析 173

8.2源码解析 173

8.3应用实例 187

第9章 期望极大值 189

9.1原理分析 189

9.2源码解析 202

9.3应用实例 212

第10章 神经网络 214

10.1原理分析 214

10.2源码解析 220

10.3应用实例 241

附录A Win7系统下OpenCV 2.4.9与Visual Studio 2012编译环境的配置 244

附录B Win7系统下Qt 5.3.1与OpenCV 2.4.9编译环境的配置 248

附录C级联分类器 252

参考文献 287