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マイナビ出版

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
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。
目次
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
著者略歴
Michael Beyeler(マイケルベイヤラー)
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。

※近刊検索デルタの書誌情報はopenBDのAPIを使用しています。

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