包邮人民邮电出版社机器学习经典算法剖析:基于OPENCV

第 1章　正态贝叶斯分类器 1

1.1　原理分析　1

1.2　源码解析　8

1.3　应用实例　13

第　2章 K近邻算法　15

2.1　原理分析　15

2.2　源码解析　16

2.3　应用实例　22

第3章　支持向量机　25

3.1　原理分析　25

3.2　源码解析　50

3.3　应用实例　71

第4章　决策树　73

4.1　原理分析　73

4.2　源码解析　81

4.3　应用实例　117

第5章　AdaBoost　120

5.1　原理分析　120

5.2　源码解析　123

5.3　应用实例　140

第6章　梯度提升树　142

6.1　原理分析　142

6.2　源码解析　147

6.3　应用实例　158

第7章　随机森林　161

7.1　原理分析　161

7.2　源码解析　163

7.3　应用实例　171

第8章　极端随机树　173

8.1　原理分析　173

8.2　源码解析　173

8.3　应用实例　187

第9章　期望极大值　189

9.1　原理分析　189

9.2　源码解析　202

9.3　应用实例　212

第　10章 神经网络　214

10.1　原理分析　214

10.2　源码解析　220

10.3　应用实例　241

附录A　Win7系统下OpenCV 2.4.9与

Visual　Studio　2012

编译环境的配置　244

附录B　Win7系统下QT 5.3.1与

OpenCV　2.4.9 编译环境的

配置　248

附录C　级联分类器　252

参考文献　287