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| 文件名: 机器学习实践指南：案例应用解析.pdf | |
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 《机器学习实践指南:案例应用解析》分为准备篇、基础篇、统计分析实战篇和机器学习发展及应用前景 1.1机器学习概述 1.1.1什么是机器学习 1.1.2机器学习的发展 1.1.3机器学习的未来 1.2机器学习应用前景 1.2.1数据分析与挖掘 1.2.2机器学习实战篇 第7章机器学习算法 7.1图像识别案例 9.1图像边缘算法 9.1.1数字图像基础 9.1.2算法描述 9.2图像匹配 9.2.1差分矩阵求和 9.2.2差分矩阵均值 9.2.3欧氏距离匹配 9.3图像分类 9.3.1余弦相似度 9.3.2Pca图像特征提取算法 9.3.3基于神经网络的图像分类 9.3.4基于Svm的图像分类 9.4人脸辨识 9.4.1人脸定位 9.4.2人脸辨识 9.5手写数字识别 9.5.1手写数字识别算法 9.5.2算法的Python实现 9.6小结 思考题 第10章文本分类案例 10.1文本分类概述 10.2余弦相似度分类 10.2.1中文分词 10.2.2停用词清理 10.2.3算法实战 10.3朴素贝叶斯分类 10.3.1算法描述 10.3.2先验概率计算 10.3.3最大后验概率 10.3.4算法实现 10.4小结 思考题 |
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