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譯者序

機器學習是人工智能領域中最能夠體現機器智能的一個分支,也是人工智能領域發展最快的一個分支,其主要研究計算機如何模擬人類的學習行為,以獲取新的知識和技能,并在對新知識不斷學習的過程中逐步提升計算機的學習能力。數據、學習算法和模型是機器學習的三要素,計算機通過輸入的數據,利用相關的學習算法,得到穩定的模型結構,產生可靠的預測結果。機器學習過程分為4個主要步驟:數據預處理、機器學習或模型訓練、模型評估以及新數據預測。根據訓練數據是否有標注,機器學習可以分為監督學習和無監督學習兩大類。除此之外,機器學習還包括集成學習、深度學習和增強學習等內容。

本書通過具體的編程實踐案例,全面系統地講述了機器學習涉及的核心內容。全書共分為13章,包括機器學習概述、基于OpenCV的數據處理、監督學習、無監督學習、數據表示和特征工程、基于決策樹的醫療診斷、基于支持向量機的行人檢測、基于貝葉斯學習的垃圾郵件過濾、基于深度學習的手寫數字分類、集成分類方法、模型選擇與超參數調優、OpenCV 4.0中的OpenVINO工具包等內容。

為了便于學習,作者在GitHub上提供了相關用例的完整源代碼,供讀者下載使用。通過書中提供的用例代碼,讀者可以快速熟悉并掌握機器學習領域的相關知識。本書既適合想要從事機器學習及其相關領域研發的初學者,又適合致力于機器學習研究的高層次讀者。對于初次接觸機器學習及其相關領域的人員,在閱讀本書前,建議預先閱讀Python編程的相關書籍,或者學習有關Python編程的在線教程。

本書由重慶郵電大學教師劉冰博士歷時4個多月翻譯完成。為了能夠準確地完成本書的翻譯,譯者查閱了大量有關機器學習、深度學習以及OpenCV 4.0等方面的中外文圖書資料。但因水平有限,譯文中難免存在疏漏,懇請讀者批評指正。

感謝機械工業出版社華章公司的編輯,是他們的嚴格要求,使本書得以高質量出版。

劉冰
liubing@cqupt.edu.cn

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