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第 -章　正态贝叶斯分类器

.　原理分析　

.2　源码解析　8

.3　应用实例　3

第　2章 -K近邻算法　5

2.　原理分析　5

2.2　源码解析　6

2.3　应用实例　22

第3章　支持向量机　25

3.　原理分析　25

3.2　源码解析　50

3.3　应用实例　7

第4章　决策树　73

4.　原理分析　73

4.2　源码解析　8

4.3　应用实例　7

第5章　AdaBoost　20

5.　原理分析　20

5.2　源码解析　23

5.3　应用实例　40

第6章　梯度提升树　42

6.　原理分析　42

6.2　源码解析　47

6.3　应用实例　58

第7章　随机森林　6

7.　原理分析　6

7.2　源码解析　63

7.3　应用实例　7

第8章　极端随机树　73

8.　原理分析　73

8.2　源码解析　73

8.3　应用实例　87

第9章　期望极大值　89

9.　原理分析　89

9.2　源码解析　202

9.3　应用实例　22

第　0章 -神经网络　24

0.　原理分析　24

0.2　源码解析　220

0.3　应用实例　24

附录A　Win7系统下OpenCV -2.4.9与

Visual　Studio　202

编译环境的配置　244

附录B　Win7系统下QT -5.3.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

赵春江，博士，在图像处理、计算机视觉，人工智能方面有很深入的研究。共主持了两个安徽省级项目。自从博士以来，共发表论文20余篇，9篇被EI或SCI检索。

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编辑推荐

机器学习是一种自动分析所构建模型的数据分析方法。通过迭代地从数据中不断学习，机器学习可以使计算机找到一些隐含的信息量，而这些信息量是无法明确通过编程得到的。本书以OpenCV2.4.9为研究工具，对算法—正态贝叶斯分类器、K近邻算法、支持向量机、决策树、AdaBoost、梯度提升树、随机森林、期望极大值、神经网络，不仅具体分析了它们的原理和实现方法，还进行了详细的源码解析，并且给出了基于OpenCV的程序实现范例，充分体现了理论与实践相结合的特点。