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一、书籍简介
《Machine Learning for OpenCV》首先向您介绍统计学习的基本概念，例如分类和回归。一旦涵盖了所有基础知识，您将开始探索各种算法，例如决策树，支持向量机和贝叶斯网络，并学习如何将它们与其他OpenCV功能相结合。随着本书的进展，您的机器学习技能也将如此，直到您准备好接受当今最热门的话题：深度学习。本书面向熟悉OpenCV的Python程序员;本书将为您提供构建自己的机器学习系统所需的工具和理解，并根据实际的实际任务量身定制。
作者简介：
Michael Beyeler是华盛顿大学(University of Washington)神经工程和数据科学的博士后研究员，他正在研究仿生视觉的计算模型，以改善植入视网膜假体(仿生眼)的盲人的感知体验。他的研究工作是神经科学、计算机工程、计算机视觉和机器学习的交叉领域。Michael是多个开源软件项目的积极贡献者，在Python、C/ c++、CUDA、MATLAB和Android方面具有专业编程经验。
二、主要内容
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