本书是一本基于OpenCV和Python的机器学习实战手册，既详细介绍机器学习及OpenCV相关的基础知识，又通过具体实例展示如何使用OpenCV和Python实现各种机器学习算法，并提供大量示列代码，可以帮助你掌握机器学习实用技巧，解决各种不同的机器学习和图像处理问题。 全书共12章，第1章简要介绍机器学习基础知识，并讲解如何安装OpenCV和Python工具；第2章展示经典的机器学习处理流程及OpenCV和Python工具的使用；第3章讨论监督学习算法，以及如何使用OpenCV实现这些算法；第4章讨论数据表示和特征工程，并介绍OpenCV中提供的用于处理图像数据的常见特征提取技术；第5章展示如何使用OpenCV构建决策树进行医疗诊断；第6章讨论如何使用OpenCV构建支持向量机检测行人；第7章介绍概率论，并展示如何使用贝叶斯学习实现垃圾邮件过滤；第8章讨论一些非监督学习算法；第9章详细讲解如何构建深度神经网络来识别手写数字；第10章讨论如何高效地集成多个算法来提升性能；第11章讨论如何比较不同分类器的结果，选择合适的工具；第12章给出一些处理实际机器学习问题的提示和技巧。

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