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机器学习与视觉感知(第2版)
本书分为基础篇和高级篇。基础篇介绍机器学习的主要原理和方法、以及最近几年来的最新进展,包括机器学习的发展史、决策树学习、PAC模型、贝叶斯学习、支持向量机、AdaBoost、压缩感知、子空间、深度学习与神经网络、MCNs、强化学习等内容。在高级篇部分,主要介绍一下作者多年来在机器学习与视觉感知方面的研究成果,包括HGPP、LDP、KBP、高阶差分码、Kernel Learning、Bag of Feature model等方法原理阐述与应用。
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