书目

机器学习理论与应用

内容简介

本书讲述机器学习的基本理论与应用，使用OpenCV、Python与MATLAB实现涉及的各种机器学习算法。通过理论学习和实践应用，读者能够理解并掌握机器学习的原理和应用，拉近理论与实践的距离。全书共分15章，主要内容包括：机器学习理论简介、机器学习理论与应用数学基础、机器学习编程基础、基于OpenCV和Python的机器学习、极大似然估计、高斯混合模型的极大似然估计、非参数估计、软测量、学习模型、半监督学习、聚类分析、异常值检测、随机配置网络、强化学习、机器人轨迹跟踪学习控制。本书系统地讲解了机器学习的原理、算法和应用，内容全面、实例丰富、注重理论与实践相结合，不仅适合作为高年级本科生和研究生的教材和参考书，也适合机器学习爱好者作为入门与提高的参考书。

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