- 機器學習:使用OpenCV、Python和scikit-learn進行智能圖像處理(原書第2版)
- (印)阿迪蒂亞·夏爾馬 維什韋什·拉維·什里馬利 (美)邁克爾·貝耶勒
- 325字
- 2020-11-24 18:12:56
1.9 本章小結
在本章中,我們高度抽象地討論了機器學習:機器學習是什么,為什么機器學習很重要,以及機器學習可以解決什么樣的問題。我們知道機器學習問題有3種形式:監督學習、無監督學習和強化學習。我們討論了監督學習的重要性,監督學習領域可以進一步分為兩個子領域:分類和回歸。分類模型允許我們將對象分為已知的類(如將動物分類為貓和狗),而回歸分析可以用于預測目標變量(如二手車銷售價格)的連續結果。
我們還學習了如何使用Python Anaconda發行版構建一個數據科學環境,如何從GitHub獲取本書的最新代碼,以及如何在Jupyter Notebook中運行代碼。
有了這些工具,現在我們就可以開始更詳盡地討論機器學習了。在第2章,我們將研究機器學習系統的內部工作原理,并學習如何在NumPy和Matplotlib等常見Python工具的幫助下,用OpenCV處理數據。
推薦閱讀
- Maya模型材質設計與制作標準實訓教程(職業技能競爭力課程解決方案)
- 短視頻入門:80招精通拍攝與剪輯人像、旅行、風光、美食、建筑、星空
- 超好玩的電子制作:少兒電子制作啟蒙
- Premiere Pro CS6標準教程(全視頻微課版)
- Photoshop CS6旅游照片處理從新手到高手
- Origin科研繪圖與學術圖表繪制從入門到精通
- ADOBE ACROBAT 9 PRO標準培訓教材
- 數字圖像處理與分析基礎:MATLAB和VC++實現
- 一定要會的Photoshop CS5精彩案例208例
- EDIUS 7視音頻制作高手之道
- 中文版3ds Max 2012實用教程
- 宅在家里玩攝影:128招家居 靜物 美食拍攝全攻略
- 詳解AutoCAD 2012電氣設計
- SketchUp印象 園林景觀設計項目實踐
- 不能說的秘密:Photoshop人像攝影后期調色實戰圣經