# Algorithms_for_MachineLearning

**Repository Path**: anapple/Algorithms_for_MachineLearning

## Basic Information

- **Project Name**: Algorithms_for_MachineLearning
- **Description**: Open Source Code for 《视觉机器学习20讲》
- **Primary Language**: C++
- **License**: GPL-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2021-04-05
- **Last Updated**: 2021-04-05

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# Algorithms_for_MachineLearning

Open Source Code for 《视觉机器学习20讲》

# Introduction

《视觉机器学习20讲》是计算机、自动化、信息、电子与通信学科方向的专著，详尽地介绍了K-Means、KNN学习、回归学习、决策树学习、Random Forest、贝叶斯学习、EM算法、 Adaboost、SVM方法、增强学习、流形学习、RBF学习、稀疏表示、字典学习、BP学习、CNN学习、RBM学习、深度学习、遗传算法、蚁群方法等基本理论；深入阐述了视觉机器学习算法的优化方法和实验仿真；系统地总结了其优点和不足。

本书特别重视如何将视觉机器学习算法的理论和实践有机地结合，解决视觉机器学习领域中的诸多基础问题，可应用于医学图像分析、工业自动化、机器人、无人车、人脸检测与识别、车辆信息识别、行为检测与识别、智能视频监控等。本书特别重视算法的典型性和可实现性，既包含本领域的经典算法，也包含本领域的最新研究成果。

本书不仅可作为高年级本科生与研究生教材，而且也是从事视觉机器学习领域研发极为有用的参考资料。