【導讀】 機器學習和圖像處理基礎實戰，可以使讀者深入了解圖像處理的基本知識以及各種圖像處理方法和算法，使用各種Python庫的應用程序以及使用機器學習方法的實時用例實現。
本書首先討論了不同操作系統的安裝環境，介紹了基本的圖像處理方法，它使用兩個庫Scikit Image和OpenCV深入研究各種圖像處理算法以及它們在Python中的實際實現。接下來，提出了用于圖像處理和分類的機器學習和深度學習方法。解釋了諸如Adaboost，XG Boost，卷積神經網絡等用于圖像特定應用的概念。并將所有概念均使用真實場景進行演示。
作者介紹： Santanu Pattanayak目前在GE Digital工作，是一名工作數據科學家，并且是《使用TensorFlow進行深度學習：Python中高級人工智能的數學方法》的作者。他擁有大約12年的工作經驗，在數據分析/數據科學領域有8年的經驗，并且具有開發和數據庫技術的背景。
內容大綱
內容簡介： chapter 1：
本章內容主要介紹了運行本書代碼中的環境設置，主要包括：
-
Anaconda
-
OpenCV
-
Keras
本書代碼大部分都以Anaconda為開發環境，分別介紹了windows系統、MacOS系統、Ubuntu系統的安裝方法。
chapter 2：
在本章中，我們將精確地介紹什么是圖像及其相關屬性。主要包括：
- 圖片
- 像素
- 分辨率
- 每英寸像素（PPI）和每英寸點數（DPI）
- Bitmap圖像
- 無損壓縮和有損壓縮
- 不同的圖像文件格式
- 不同類型的色彩空間
- 圖像概念
chapter 3：
本章的前半部分討論了Python的基本概念，這些概念對應用圖像處理技術很有用。 本章的后半部分介紹了Python的圖像處理庫：Scikit Learn。 在上一章中研究的所有概念以及其他一些概念都可以使用Scikit Learn在Python中應用。
chapter 4：
現在，我們已經了解了使用Scikit圖像庫的基本圖像處理技術，繼續介紹其更高級的方面。 在本章中，我們使用最全面的計算機視覺庫之一OpenCV，并研究以下概念：
- 融合兩個圖像
- 更改圖像的對比度和亮度
- 向圖像添加文本
- 平滑圖像
- 更改圖像的形狀
- 影響圖像閾值
- 計算梯度以檢測邊緣
- 執行直方圖均衡
我們通過研究一些最廣泛使用的圖像處理算法來開始本章的內容，然后繼續進行圖像處理中的機器學習實現。 本章概述如下：
-
使用比例不變特征變換（SIFT）算法的特征映射
-
使用隨機樣本共識（RANSAC）算法進行圖像配準
-
使用人工神經網絡進行圖像分類
-
使用卷積神經網絡（CNN）進行圖像分類
-
使用機器學習進行圖像分類
付費5元查看完整內容
相關內容
“機器學習是近20多年興起的一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。機器學習理論主要是設計和分析一些讓
可以自動“
”的算法。機器學習算法是一類從數據中自動分析獲得規律，并利用規律對未知數據進行預測的算法。因為學習算法中涉及了大量的統計學理論，機器學習與統計推斷學聯系尤為密切，也被稱為統計學習理論。算法設計方面，機器學習理論關注可以實現的，行之有效的學習算法。很多
問題屬于
，所以部分的機器學習研究是開發容易處理的近似算法。”
——中文維基百科
有興趣的數據科學專業人士可以通過本書學習Scikit-Learn圖書館以及機器學習的基本知識。本書結合了Anaconda Python發行版和流行的Scikit-Learn庫，演示了廣泛的有監督和無監督機器學習算法。通過用Python編寫的清晰示例，您可以在家里自己的機器上試用和試驗機器學習的原理。
所有的應用數學和編程技能需要掌握的內容，在這本書中涵蓋。不需要深入的面向對象編程知識，因為工作和完整的例子被提供和解釋。必要時，編碼示例是深入和復雜的。它們也簡潔、準確、完整，補充了介紹的機器學習概念。使用示例有助于建立必要的技能，以理解和應用復雜的機器學習算法。
對于那些在機器學習方面追求職業生涯的人來說，Scikit-Learn機器學習應用手冊是一個很好的起點。學習這本書的學生將學習基本知識，這是勝任工作的先決條件。讀者將接觸到專門為數據科學專業人員設計的蟒蛇分布，并將在流行的Scikit-Learn庫中構建技能，該庫是Python世界中許多機器學習應用程序的基礎。
你將學習
- 使用Scikit-Learn中常見的簡單和復雜數據集
- 將數據操作為向量和矩陣，以進行算法處理
- 熟悉數據科學中使用的蟒蛇分布
- 應用帶有分類器、回歸器和降維的機器學習
- 優化算法并為每個數據集找到最佳算法
- 從CSV、JSON、Numpy和panda格式加載數據并保存為這些格式
這本書是給誰的
- 有抱負的數據科學家渴望通過掌握底層的基礎知識進入機器學習領域，而這些基礎知識有時在急于提高生產力的過程中被忽略了。一些面向對象編程的知識和非常基本的線性代數應用將使學習更容易，盡管任何人都可以從這本書獲益。
付費5元查看完整內容
本書涵蓋了這些領域中使用Python模塊演示的概率、統計和機器學習的關鍵思想。整本書包括所有的圖形和數值結果，都可以使用Python代碼及其相關的Jupyter/IPython Notebooks。作者通過使用多種分析方法和Python代碼的有意義的示例，開發了機器學習中的關鍵直覺，從而將理論概念與具體實現聯系起來。現代Python模塊(如panda、y和Scikit-learn)用于模擬和可視化重要的機器學習概念，如偏差/方差權衡、交叉驗證和正則化。許多抽象的數學思想，如概率論中的收斂性，都得到了發展，并用數值例子加以說明。本書適合任何具有概率、統計或機器學習的本科生，以及具有Python編程的基本知識的人。
付費5元查看完整內容
簡單易懂，讀起來很有趣，介紹Python對于初學者和語言新手都是理想的。作者Bill Lubanovic帶您從基礎知識到更復雜和更多樣的主題，混合教程和烹飪書風格的代碼配方來解釋Python 3中的概念。章節結尾的練習可以幫助你練習所學的內容。
您將獲得該語言的堅實基礎，包括測試、調試、代碼重用和其他開發技巧的最佳實踐。本書還向您展示了如何使用各種Python工具和開放源碼包將Python用于商業、科學和藝術領域的應用程序。
- 學習簡單的數據類型，以及基本的數學和文本操作
- 在Python的內置數據結構中使用數據協商技術
- 探索Python代碼結構，包括函數的使用
- 用Python編寫大型程序，包括模塊和包
- 深入研究對象、類和其他面向對象的特性
- 檢查從平面文件到關系數據庫和NoSQL的存儲
- 使用Python構建web客戶機、服務器、api和服務
- 管理系統任務，如程序、進程和線程
- 了解并發性和網絡編程的基礎知識
付費5元查看完整內容
概率圖模型是機器學習中的一種技術，它使用圖論的概念來簡明地表示和最佳地預測數據問題中的值。
圖模型為我們提供了在數據中發現復雜模式的技術，廣泛應用于語音識別、信息提取、圖像分割和基因調控網絡建模等領域。
這本書從概率論和圖論的基礎開始，然后繼續討論各種模型和推理算法。所有不同類型的模型都將與代碼示例一起討論，以創建和修改它們，并在它們上運行不同的推理算法。有一整章是關于樸素貝葉斯模型和隱馬爾可夫模型的。這些模型已經通過實際例子進行了詳細的討論。
你會學到什么
- 掌握概率論和圖論的基本知識
- 使用馬爾可夫網絡
- 實現貝葉斯網絡
- 圖模型中的精確推理技術，如變量消除算法
- 了解圖模型中的近似推理技術，如消息傳遞算法
圖模型中的示例算法 通過真實的例子來掌握樸素貝葉斯的細節 使用Python中的各種庫部署PGMs 獲得隱馬爾可夫模型的工作細節與現實世界的例子
詳細 概率圖模型是機器學習中的一種技術，它使用圖論的概念來簡潔地表示和最佳地預測數據問題中的值。在現實問題中，往往很難選擇合適的圖模型和合適的推理算法，這對計算時間和精度有很大的影響。因此，了解這些算法的工作細節是至關重要的。
這本書從概率論和圖論的基礎開始，然后繼續討論各種模型和推理算法。所有不同類型的模型都將與代碼示例一起討論，以創建和修改它們，并在它們上運行不同的推理算法。有一個完整的章節專門討論最廣泛使用的網絡樸素貝葉斯模型和隱馬爾可夫模型(HMMs)。這些模型已經通過實際例子進行了詳細的討論。
風格和方法 一個易于遵循的指南，幫助您理解概率圖模型使用簡單的例子和大量的代碼例子，重點放在更廣泛使用的模型。
付費5元查看完整內容
本書通過提供真實的案例研究和示例，為使用Python庫進行機器學習提供了堅實的基礎。它涵蓋了諸如機器學習基礎、Python入門、描述性分析和預測分析等主題。包括高級機器學習概念，如決策樹學習、隨機森林、增強、推薦系統和文本分析。這本書在理論理解和實際應用之間采取了一種平衡的方法。所有的主題都包括真實世界的例子，并提供如何探索、構建、評估和優化機器學習模型的逐步方法。
付費5元查看完整內容
書名： Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow
主要內容：
這本書分為兩個部分。
第一部分，機器學習的基礎知識，涵蓋以下主題：
- 什么是機器學習？它被試圖用來解決什么問題？機器學習系統的主要類別和基本概念是什么？
- 典型的機器學習項目中的主要步驟。
- 通過擬合數據來學習模型。
- 優化成本函數（cost function）。
- 零、前言
- 處理，清洗和準備數據。
- 選擇和設計特征。
- 使用交叉驗證選擇一個模型并調整超參數。
- 機器學習的主要挑戰，特別是欠擬合和過擬合（偏差和方差權衡）。
- 對訓練數據進行降維以對抗 the curse of dimensionality（維度詛咒）
- 最常見的學習算法：線性和多項式回歸， Logistic 回歸，k-最近鄰，支持向量機，決策 樹，隨機森林和集成方法。
第二部分，神經網絡和深度學習，包括以下主題：
- 什么是神經網絡？它們有啥優勢？
- 使用 TensorFlow 構建和訓練神經網絡。
- 最重要的神經網絡架構：前饋神經網絡，卷積網絡，遞歸網絡，長期短期記憶網絡 （LSTM）和自動編碼器。
- 訓練深度神經網絡的技巧。
- 對于大數據集縮放神經網絡。
- 強化學習。
第一部分主要基于 scikit-learn ，而第二部分則使用 TensorFlow 。 注意：不要太急于深入學習到核心知識：深度學習無疑是機器學習中最令人興奮的領域之 一，但是你應該首先掌握基礎知識。而且，大多數問題可以用較簡單的技術很好地解決（而 不需要深度學習），比如隨機森林和集成方法（我們會在第一部分進行討論）。如果你擁有 足夠的數據，計算能力和耐心，深度學習是最適合復雜的問題的，如圖像識別，語音識別或 自然語言處理。
付費5元查看完整內容
簡介： Google一直是引入突破性技術和產品的先驅。在效率和規模方面，TensorFlow也不例外，因此，編寫本書只是向讀者介紹TensorFlow核心團隊所做的這些重要更改。本書著重于機器學習方面的TensorFlow的不同應用，并更深入地探討了方法的最新變化。對于那些想要用TensorFlow進行機器學習的人來說，這本書是一個很好的參考點。本書分為三個部分。第一篇：使用TensorFlow 2.0進行數據處理。第二部分：使用TensorFlow 2.0構建機器學習和深度學習模型。它還包括使用TensorFlow 2.0的神經語言編程（NLP）。第三部分介紹了如何在環境中保存和部署TensorFlow 2.0模型。這本書對數據分析人員和數據工程師也很有用，因為它涵蓋了使用TensorFlow 2.0處理大數據的步驟。想要過渡到數據科學和機器學習領域的讀者也會發現，本書提供了實用的入門指南，以后可能會出現更復雜的方面。書中提供的案例研究和示例使您很容易理解和理解相關的基本概念。本書的優勢在于其簡單性以及將機器學習應用于有意義的數據集。
目錄：
- Chapter 1：tenforflow 2.0介紹
- tensor
- TensorFlow 1.0與 Tensorflow 2.0的對比
- Tensorflow 2.0安裝于基礎操作
- Chapter 2：tenforflow 與監督學習
- 監督機器學習是什么
- TF2.0實現線性回歸
- 使用TF和Keras的線性回歸應用
- TF2.0實現邏輯回歸
- TF2.0實現boosted樹
- Chapter 3：tenforflow與深度神經網絡
- 什么是神經網絡
- 前向傳播與反向傳播
- TF2.0構建神經網絡
- 深度神經網絡
- TF2.0構建深度神經網絡
- 使用Keras模型估量
- 總結
- Chapter 4：圖片與Tensorflow
- 圖片處理
- 卷積神經網絡
- TF2.0與卷積神經網絡
- 遷移學習
- TF2.0與變分自編碼器
- 總結
- Chapter 5：TF2.0與自然語言處理（NLP）
- NLP概述
- 文本處理
- 文本分類與TF
- TF projector
- Chapter 6：TF模型
- TF部署
- 模型部署的Python
- 基于TF的Keras模型
付費5元查看完整內容
簡介：
科學專業人員可以通過本書學習Scikit-Learn庫以及機器學習的基礎知識。該書將Anaconda Python發行版與流行的Scikit-Learn庫結合在一起，展示了各種有監督和無監督的機器學習算法。通過Python編寫的清晰示例向讀者介紹機器學習的原理，以及相關代碼。
本書涵蓋了掌握這些內容所需的所有應用數學和編程技能。不需要深入的面向對象編程知識，因為可以提供并說明完整的示例。必要時，編碼示例很深入且很復雜。它們也簡潔，準確，完整，是對引入的機器學習概念的補充。處理示例有助于建立理解和應用復雜機器學習算法所需的技能。
本書的學生將學習作為勝任力前提的基礎知識。讀者將了解專門為數據科學專業人員設計的Python Anaconda發行版，并將在流行的Scikit-Learn庫中構建技能，該庫是Python領域許多機器學習應用程序的基礎。
本書內容包括：
- 使用Scikit-Learn通用的簡單和復雜數據集
- 將數據處理為向量和矩陣以進行算法處理
- 熟悉數據科學中使用的Anaconda發行版
- 通過分類器，回歸器和降維應用機器學習
- 調整算法并為每個數據集找到最佳算法
- 從CSV，JSON，Numpy和Pandas格式加載數據并保存
內容介紹：
這本書分為八章。 第1章介紹了機器學習，Anaconda和Scikit-Learn的主題。 第2章和第3章介紹算法分類。 第2章對簡單數據集進行分類，第3章對復雜數據集進行分類。 第4章介紹了回歸預測模型。 第5章和第6章介紹分類調整。 第5章調整簡單數據集，第6章調整復雜數據集。 第7章介紹了預測模型回歸調整。 第8章將所有知識匯總在一起，以整體方式審查和提出發現。
作者介紹：
David Paper博士是猶他州立大學管理信息系統系的教授。他寫了兩本書-商業網絡編程：Oracle的PHP面向對象編程和Python和MongoDB的數據科學基礎。他在諸如組織研究方法，ACM通訊，信息與管理，信息資源管理期刊，AIS通訊，信息技術案例與應用研究期刊以及遠程計劃等參考期刊上發表了70余篇論文。他還曾在多個編輯委員會擔任過各種職務，包括副編輯。Paper博士還曾在德州儀器（TI），DLS，Inc.和鳳凰城小型企業管理局工作。他曾為IBM，AT＆T，Octel，猶他州交通運輸部和空間動力實驗室執行過IS咨詢工作。 Paper博士的教學和研究興趣包括數據科學，機器學習，面向對象的程序設計和變更管理。
目錄：
付費5元查看完整內容
注冊地址： 北京市海淀區羊坊店路18號2幢3層301-191