“一图胜千言”

为图像处理课程设计(IP)旨在研究生和大四本科生,在任何领域的工程,这本书从第一章概述如何安装摄像头成像雷达的核磁共振成像和猫形态图像,然后继续覆盖广泛的图像处理主题。IP主题包括:图像插值、放大、缩略图和锐化、边缘检测、噪声滤波、模糊图像的去模糊、监督和非监督学习、图像分割等。

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图像处理(image processing),用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值称为灰度值。

机器学习是关于基于数据的学习、推理和行动。这是通过构建计算机程序来完成的,这些程序可以处理数据,提取有用的信息,对未知属性做出预测,并建议采取的行动或做出的决定。将数据分析变成机器学习的原因是,这个过程是自动化的,计算机程序是从数据中学习的。这意味着使用通用计算机程序,这些程序根据观察到的所谓训练数据自动调整程序的设置,以适应特定的应用程序环境。因此可以说,机器学习是一种通过实例编程的方式。机器学习的美妙之处在于,数据所代表的内容是非常随意的,我们可以设计出适用于不同领域的广泛实际应用的通用方法。我们通过下面的一系列例子来说明这一点。上述“通用计算机程序”是指数据的数学模型。也就是说,当我们开发和描述不同的机器学习方法时,我们使用的是数学语言。数学模型描述了与观测数据对应的相关数量或变量与感兴趣的属性(如预测、动作等)之间的关系。因此,模型是数据的紧凑表示,以精确的数学形式捕捉我们正在研究的现象的关键属性。使用哪个模型通常由机器学习工程师在查看可用数据时产生的见解和从业者对问题的总体理解来指导。在实践中实现该方法时,将该数学模型转换为可在计算机上执行的代码。然而,要理解计算机程序的实际作用,了解其基础数学也很重要。

这本书的目的是介绍监督机器学习,而不需要在该领域的任何经验。我们既关注基础的数学,也关注实践方面。本书是教科书,不是参考书,也不是编程手册。因此,它只包含一个仔细(但全面)的监督机器学习方法的选择,而没有编程代码。现在有许多精彩和证据确凿的代码包可用,我们深信,在很好地理解数学和内部运行的方法。在这本书中,我们从统计学的角度来讨论方法的统计特性。因此,它需要一些统计和概率论的知识,以及微积分和线性代数。我们希望,从头到尾阅读这本书将给读者一个良好的起点,作为一个机器学习工程师工作和/或继续在该学科的进一步研究。下图说明了章节之间的主要依赖关系。特别是在第二、三、四章中讨论了最基本的主题,我们建议读者先阅读这些章节,然后再阅读后面包含更高级的主题的章节(第5-9章)。第10章超越了机器学习的监督设置,第11章关注于设计一个成功的机器学习解决方案的一些更实际的方面,比前几章的技术性更少。最后,第十二章(由David Sumpter撰写)讨论了现代机器学习的某些伦理方面。

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我的目标是撰写一本既可以作为教程又能够参考的书。这本书最初是为我在Mount St. Mary大学的编程入门课上的学生准备的大约30页笔记。这些学生中大多数没有编程经验,这促使我改进方法。我省略了很多技术细节,有时我过度简化了事情。其中一些细节在书的后面被补充,尽管其他细节从未被补充。但是这本书并不打算涵盖所有内容,我推荐阅读其他书籍和Python文档来填补这些空白。

这本书第一部分的大部分内容都是基础。前四章非常重要。第五章是有用的,但不是所有的都是关键的。第6章(字符串)应该在第7章(列表)之前完成。第8章包含一些更高级的列表主题。虽然这些内容都很有趣,也很有用,但大部分内容都可以跳过。特别是,那一章涵盖了列表理解,我在书中后面会大量使用。虽然您可以不使用列表理解,但它们提供了一种优雅而有效的做事方式。第9章(while循环)很重要。第10章包含了各种各样的主题,它们都很有用,但是如果需要的话,可以跳过很多。第一部分的最后四章是关于字典、文本文件、函数和面向对象编程的。

第二部分是关于图形的,主要是用Tkinter进行GUI编程。您可以很快地使用Tkinter编写一些很好的程序。例如,第15.7节呈现了一款20行的井字游戏。第二部分的最后一章介绍了一些关于Python图像库的内容。

第三部分包含了许多您可以用Python做的有趣的事情。如果你要围绕这本书组织一个学期的课程,你可能想在第三部分中选择一些主题来复习。这本书的这一部分也可以作为一个参考或作为一个地方,有兴趣和积极的学生学习更多。书中这一部分的所有主题都是我在某一点或另一点上发现有用的东西。虽然这本书是为入门编程课程而设计的,但是对于那些有编程经验想要学习Python的人来说,这本书也很有用。如果你是这些人中的一员,你应该能够轻松地读完前几章。您应该发现,第2部分对GUI编程进行了简明而非肤浅的论述。第三部分包含了关于Python特性的信息,这些特性允许您用很少的代码完成大任务。

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自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能够实现人与电脑之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,涉及所有用计算机对自然语言进行的操作。

http://www.datascienceassn.org/sites/default/files/Natural%20Language%20Processing%20with%20Python.pdf

伯德、克莱恩、洛佩尔编著的这本《Python自然语言处理》是自然语言处理领域的一本实用入门指南,旨在帮助读者学习如何编写程序来分析书面语言。《Python自然语言处理》基于Python编程语言以及一个名为NLTK的自然语言工具包的开源库,但并不要求读者有Python编程的经验。全书共11章,按照难易程度顺序编排。第1章到第3章介绍了语言处理的基础,讲述如何使用小的Python程序分析感兴趣的文本信息。第4章讨论结构化程序设计,以巩固前面几章中介绍的编程要点。第5章到第7章介绍语言处理的基本原理,包括标注、分类和信息提取等。第8章到第10章介绍了句子解析、句法结构识别和句意表达方法。第11章介绍了如何有效管理语言数据。后记部分简要讨论了NLP领域的过去和未来。



《Python自然语言处理》的实践性很强,包括上百个实际可用的例子和分级练习。《Python自然语言处理》可供读者用于自学,也可以作为自然语言处理或计算语言学课程的教科书,还可以作为人工智能、文本挖掘、语料库语言学等课程的补充读物。
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PyTorch是Facebook于2017年初在机器学习和科学计算工具Torch的基础上,针对Python语言发布的一个全新的机器学习工具包,一经推出便受到了业界的广泛关注和讨论,目前已经成为机器学习从业人员的研发工具。

《PyTorch深度学习》是使用PyTorch构建神经网络模型的实用指南,内容分为9章,包括PyTorch与深度学习的基础知识、神经网络的构成、神经网络的知识、机器学习基础知识、深度学习在电脑视觉中的应用、深度学习在序列数据和文本中的应用、生成网络、现代网络架构,以及PyTorch与深度学习的未来走向。

《PyTorch深度学习》适合对深度学习领域感兴趣且希望一探PyTorch的业内人员阅读;具备其他深度学习框架使用经验的读者,也可以通过本书掌握PyTorch的用法。

Vishnu Subramanian在领导、设计和实施大数据分析项目(人工智能、机器学习和深度学习)方面富有经验。

擅长机器学习、深度学习、分布式机器学习和可视化等。 在零售、金融和旅行等行业颇具经验,还善于理解和协调企业、人工智能和工程团队之间的关系。

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这本书是为任何想学习如何开发机器学习系统的人准备的。我们将从理论和实践两方面涵盖关于机器学习算法的最重要概念,并将使用Python编程语言中的Scikit-learn库实现许多机器学习算法。在第一章中,您将学习机器学习最重要的概念,在下一章中,您将主要学习分类。在最后一章中,你将学习如何训练你的模型。我假定你已经了解了编程的基础知识。

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管理统计和数据科学的原理包括:数据可视化;描述性措施;概率;概率分布;数学期望;置信区间;和假设检验。方差分析;简单线性回归;多元线性回归也包括在内。另外,本书还提供了列联表、卡方检验、非参数方法和时间序列方法。

教材:

  • 包括通常在入门统计学课程中涵盖的学术材料,但与数据科学扭曲,较少强调理论
  • 依靠Minitab来展示如何用计算机执行任务
  • 展示并促进来自开放门户的数据的使用
  • 重点是发展对程序如何工作的直觉
  • 让读者了解大数据的潜力和目前使用它的失败之处
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《图像处理手册》一直被评为计算机图像处理的最佳整体介绍,涵盖二维(2D)和三维(3D)成像技术、图像打印和存储方法、图像处理算法、图像和特征测量、定量图像测量分析等等。

  • 比以前的版本有更多的计算密集型算法
  • 提供更好的组织,更多的定量结果,和最新发展的新材料
  • 包括在3D成像和在统计分析上彻底修改的一章完全重写的章节
  • 包含超过1700个参考文献的理论,方法,和应用在广泛的学科
  • 呈现了500多个全新的人物和图像,其中超过三分之二是彩色的

《图像处理手册》第七版提供一个可接近的和最新的图像处理的处理,提供广泛的覆盖和算法的比较,方法,和结果。

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概率图模型是机器学习中的一种技术,它使用图论的概念来简明地表示和最佳地预测数据问题中的值。

图模型为我们提供了在数据中发现复杂模式的技术,广泛应用于语音识别、信息提取、图像分割和基因调控网络建模等领域。

这本书从概率论和图论的基础开始,然后继续讨论各种模型和推理算法。所有不同类型的模型都将与代码示例一起讨论,以创建和修改它们,并在它们上运行不同的推理算法。有一整章是关于朴素贝叶斯模型和隐马尔可夫模型的。这些模型已经通过实际例子进行了详细的讨论。

你会学到什么

  • 掌握概率论和图论的基本知识
  • 使用马尔可夫网络
  • 实现贝叶斯网络
  • 图模型中的精确推理技术,如变量消除算法
  • 了解图模型中的近似推理技术,如消息传递算法

图模型中的示例算法 通过真实的例子来掌握朴素贝叶斯的细节 使用Python中的各种库部署PGMs 获得隐马尔可夫模型的工作细节与现实世界的例子

详细 概率图模型是机器学习中的一种技术,它使用图论的概念来简洁地表示和最佳地预测数据问题中的值。在现实问题中,往往很难选择合适的图模型和合适的推理算法,这对计算时间和精度有很大的影响。因此,了解这些算法的工作细节是至关重要的。

这本书从概率论和图论的基础开始,然后继续讨论各种模型和推理算法。所有不同类型的模型都将与代码示例一起讨论,以创建和修改它们,并在它们上运行不同的推理算法。有一个完整的章节专门讨论最广泛使用的网络朴素贝叶斯模型和隐马尔可夫模型(HMMs)。这些模型已经通过实际例子进行了详细的讨论。

风格和方法 一个易于遵循的指南,帮助您理解概率图模型使用简单的例子和大量的代码例子,重点放在更广泛使用的模型。

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本书概述了现代数据科学重要的数学和数值基础。特别是,它涵盖了信号和图像处理(傅立叶、小波及其在去噪和压缩方面的应用)、成像科学(反问题、稀疏性、压缩感知)和机器学习(线性回归、逻辑分类、深度学习)的基础知识。重点是对方法学工具(特别是线性算子、非线性逼近、凸优化、最优传输)的数学上合理的阐述,以及如何将它们映射到高效的计算算法。

https://mathematical-tours.github.io/book/

它应该作为数据科学的数字导览的数学伴侣,它展示了Matlab/Python/Julia/R对这里所涵盖的所有概念的详细实现。

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由于特征工程通常是特定于数据类型且依赖于应用程序的,本书包含专门介绍主要数据类型的特征工程的章节,如文本数据、图像数据、序列数据、时间序列数据、图形数据、流数据、软件工程数据、Twitter 数据和社交媒体数据。这些章节介绍了生成经过反复测试、手工制作的特定于域的功能以及自动通用功能生成方法(如 Word2Vec)的方法。

本书目录:

  1. 预览概述
  2. 文本数据特征工程 
  3. 视觉数据特征提取学习
  4. 基于特征的时序分析
  5. 数据特征流工程
  6. 序列特征生成与特征工程
  7. 图与网络特征生成
  8. 特征选择与评估
  9. 监督学习中的自动特征工程
  10. 基于模式的特征生成
  11. 深度学习特征表示
  12. 用于社交机器人检测的特征工程
  13. 用于软件分析的特征生成与工程
  14. Twitter应用特征工程

本书还包含有关特征选择、基于特征转换的自动方法、使用深度学习方法生成功能以及使用频繁和对比度模式生成特征的章节。有几章是关于在特定应用中使用特征工程的。

本书包含许多有用的特征工程概念和技术,这些概念和技术适用于多种方案:(a) 生成功能以表示没有要素时的数据,(b) 在(人们可能担心)存在时生成有效特征功能不够好/竞争力不够,(c) 在功能过多时选择功能,(d) 为特定类型的应用程序生成和选择有效功能,以及 (e) 了解与相关挑战以及需要处理的方法,各种数据类型。

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新书《面向机器学习和数据分析的特征工程》,419页pdf
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