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,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
《Python数据分析基础教程:NumPy学习指南(第2版)》是NumPy的入门教程,主要介绍NumPy以及相关的Python科学计算库,如SciPy和Matplotlib。《Python数据分析基础教程:NumPy学习指南(第2版)》内容涵盖NumPy安装、数组对象、常用函数、矩阵运算、线性代数、金融函数、窗函数、质量控制、Matplotlib绘图、SciPy简介以及Pygame等内容,涉及面较广。另外,IvanIdris针对每个知识点给出了简短而明晰的示例,并为大部分示例给出了实用场景(如股票数据分析),在帮助初学者入门的同时,提高了本书可读性。《Python数据分析基础教程:NumPy学习指南(第2版)》适合正在找寻高质量开源计算库的科学家、工程师、程序员和定量管理分析师阅读参考。
学习编写更出色的代码,让工作流程更加平滑 Python是一门强大且快速增长的动态编程语言。虽然它提供了很多用于编写、简洁、可维护代码的工具,但是对于这些技术却一直没有一个清晰的解释。《Python编程》为介绍所有Python功能提供了一个入口。每个概念的完整阐述、关于应用程序的讨论、动手指南都将教会你设计更好的架构,以及编写使得应用程序更加健壮与高效的代码。如果你已经熟悉Python,并期望使用它提供的所有功能,那本书正是为你准备的。主要内容涵盖所有语言的功能,包括函数、如何应用装饰器、上下文管理器与生成器介绍Python的类与对象模型、元类、类工厂以及抽象基类验证如何操纵Unicode字符串,以及Python2与Python3字符串的区别提供Python2与Python3差异的深入讲解,并阐述如何编写跨版本的代码探讨单元测试、命令行界面工具以及新的异步编程
Python是目前流行的脚本语言之一。本书由浅入深、循序渐进地讲授如何使用Python进行程序开发。全书内容包括Python安装、开发工具简介、Python基本语法、系统应用、GUI编程、数据库和网络编程、数据结构与算法、多媒体编程、图片处理等。书中针对Python的扩展模块给出了详细的语法介绍,并且提供了典型实例,使读者能很快地使用Pytn进行程序开发。本书适合Python初学者、程序设计人员、编程爱好者、大专院校学生以及需要进行科学计算的工程人员阅读。
本书通过阐述Python语言的基础知识,以及使用Python语言的实际开发应用实例,来介绍如何使用计算机进行问题求解。丰富的例子和习题展示了在真实世界中是如何使用计算机的。目前Python在软件产业中已经成为最广泛使用的编程语言之一,对于初学者,Python也是理解计算机程序开发的理想工具。