《图像处理手册》一直被评为计算机图像处理的最佳整体介绍,涵盖二维(2D)和三维(3D)成像技术、图像打印和存储方法、图像处理算法、图像和特征测量、定量图像测量分析等等。

  • 比以前的版本有更多的计算密集型算法
  • 提供更好的组织,更多的定量结果,和最新发展的新材料
  • 包括在3D成像和在统计分析上彻底修改的一章完全重写的章节
  • 包含超过1700个参考文献的理论,方法,和应用在广泛的学科
  • 呈现了500多个全新的人物和图像,其中超过三分之二是彩色的

《图像处理手册》第七版提供一个可接近的和最新的图像处理的处理,提供广泛的覆盖和算法的比较,方法,和结果。

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相关内容

管理统计和数据科学的原理包括:数据可视化;描述性措施;概率;概率分布;数学期望;置信区间;和假设检验。方差分析;简单线性回归;多元线性回归也包括在内。另外,本书还提供了列联表、卡方检验、非参数方法和时间序列方法。

教材:

  • 包括通常在入门统计学课程中涵盖的学术材料,但与数据科学扭曲,较少强调理论
  • 依靠Minitab来展示如何用计算机执行任务
  • 展示并促进来自开放门户的数据的使用
  • 重点是发展对程序如何工作的直觉
  • 让读者了解大数据的潜力和目前使用它的失败之处
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这本书的第五版继续讲述如何运用概率论来深入了解真实日常的统计问题。这本书是为工程、计算机科学、数学、统计和自然科学的学生编写的统计学、概率论和统计的入门课程。因此,它假定有基本的微积分知识。

第一章介绍了统计学的简要介绍,介绍了它的两个分支:描述统计学和推理统计学,以及这门学科的简短历史和一些人,他们的早期工作为今天的工作提供了基础。

第二章将讨论描述性统计的主题。本章展示了描述数据集的图表和表格,以及用于总结数据集某些关键属性的数量。

为了能够从数据中得出结论,有必要了解数据的来源。例如,人们常常假定这些数据是来自某个总体的“随机样本”。为了确切地理解这意味着什么,以及它的结果对于将样本数据的性质与整个总体的性质联系起来有什么意义,有必要对概率有一些了解,这就是第三章的主题。本章介绍了概率实验的思想,解释了事件概率的概念,并给出了概率的公理。

我们在第四章继续研究概率,它处理随机变量和期望的重要概念,在第五章,考虑一些在应用中经常发生的特殊类型的随机变量。给出了二项式、泊松、超几何、正规、均匀、伽玛、卡方、t和F等随机变量。

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这本受欢迎的教科书的第一版,当代人工智能,提供了一个学生友好的人工智能介绍。这一版完全修订和扩大更新,人工智能: 介绍机器学习,第二版,保留相同的可访问性和解决问题的方法,同时提供新的材料和方法。

该书分为五个部分,重点介绍了人工智能中最有用的技术。书的第一部分涵盖了基于逻辑的方法,而第二部分着重于基于概率的方法。第三部分是涌现智能的特点,探讨了基于群体智能的进化计算和方法。接下来的最新部分将提供神经网络和深度学习的详细概述。书的最后一部分着重于自然语言的理解。

适合本科生和刚毕业的研究生,本课程测试教材为学生和其他读者提供关键的人工智能方法和算法,以解决具有挑战性的问题,涉及系统的智能行为在专门领域,如医疗和软件诊断,金融决策,语音和文本识别,遗传分析等。

https://www.routledge.com/Artificial-Intelligence-With-an-Introduction-to-Machine-Learning-Second/Neapolitan-Jiang/p/book/9781138502383

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作为布尔逻辑的替代

虽然逻辑是理性推理的数学基础和计算的基本原理,但它仅限于信息既完整又确定的问题。然而,许多现实世界的问题,从金融投资到电子邮件过滤,本质上是不完整或不确定的。概率论和贝叶斯计算共同提供了一个处理不完整和不确定数据的框架。

不完全和不确定数据的决策工具和方法

贝叶斯编程强调概率是布尔逻辑的替代选择,它涵盖了为真实世界的应用程序构建概率程序的新方法。本书由设计并实现了一个高效概率推理引擎来解释贝叶斯程序的团队编写,书中提供了许多Python示例,这些示例也可以在一个补充网站上找到,该网站还提供了一个解释器,允许读者试验这种新的编程方法。

原则和建模

只需要一个基本的数学基础,本书的前两部分提出了一种新的方法来建立主观概率模型。作者介绍了贝叶斯编程的原理,并讨论了概率建模的良好实践。大量简单的例子突出了贝叶斯建模在不同领域的应用。

形式主义和算法

第三部分综合了已有的贝叶斯推理算法的工作,因为需要一个高效的贝叶斯推理引擎来自动化贝叶斯程序中的概率演算。对于想要了解贝叶斯编程的形式主义、主要的概率模型、贝叶斯推理的通用算法和学习问题的读者,本文提供了许多参考书目。

常见问题

第四部分连同词汇表包含了常见问题的答案。作者比较了贝叶斯规划和可能性理论,讨论了贝叶斯推理的计算复杂性,讨论了不完全性的不可约性,讨论了概率的主观主义和客观主义认识论。

贝叶斯计算机的第一步

创建一个完整的贝叶斯计算框架需要新的建模方法、新的推理算法、新的编程语言和新的硬件。本书着重于方法论和算法,描述了实现这一目标的第一步。它鼓励读者探索新兴领域,例如仿生计算,并开发新的编程语言和硬件架构。

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这本书对计算机图形场景建模和渲染背后的数学进行了全面的探索。

《计算机图形学的数学结构》提供了一种可接近的和直观的方法,以了解二维和三维计算机图形所必需的数学思想和技术。这本书关注的重要的数学结果,建立了关键算法用于构建复杂图形的场景。

本书是为具有不同数学背景的读者编写的,为图形技术奠定了坚实的基础,并补充了文献中经常忽略的相关图形细节。本书没有使用严格的定理/证明方法,而是提供了一个灵活的讨论,从向量几何到转换、曲线建模、可见性和光照模型。计算机图形学的数学结构还包括:

  • 大量的例子,包括二和三维技术与数值计算
  • 每一章都有大量的数学和编程练习,是专门为图形任务设计的
  • 每一章的末尾都有关于历史笔记、进一步计算和相关概念的额外细节,供希望深入研究的读者参考
  • 对同构坐标的计算,多边形的计算几何,质心坐标的使用,曲线的各种描述,以及系统递归图像技术等- 主题的独特覆盖。

《计算机图形学的数学结构》是计算机科学、数学和工程本科课程的优秀教材,也是从事计算机图形学工作的工程师、研究人员和专业人员的理想参考。这本书也对那些希望了解算法产生自己的有趣的计算机图像的读者很有用。

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统计学习是一套以复杂数据建模和数据理解为目的的工具集,是近期才发展起来的统计学的一个新领域。本书出自统计学习领域声名显赫的几位专家,结合R语言介绍了分析大数据必不可少的工具,提供一些重要的建模和预测技术,并借助丰富的实验来解释如何用R语言实现统计学习方法。论题包括线性回归、分类、重抽样方法、压缩方法、基于树的方法、支持向量机、聚类等,作者借助彩图和实际案例直观解释这些方法。为了读者更好地理解书中内容,每章后还配有丰富的概念性和应用性练习题。

  书中内容与《The Elements of Statistical Learning》的大部分内容相同,但是本书起点低,弱化了数学推导的细节,更注重方法的应用,所以更适合作为入门教材。当然,这本《统计学习导论》不仅是优秀的“统计学习”或“机器学习”课程的教材,也是数据挖掘、数据分析等相关从业者不可或缺的参考书。

Gareth James 斯坦福大学统计学博士毕业,师从Trevor Hastie。现为南加州大学马歇尔商学院统计学教授,美国统计学会会士,数理统计协会终身会员,新西兰统计协会会员。《Statistica Sinica》、《Applications and Case Studies》、《Theory and Methods》等期刊的副主编。

  Daniela Witten 斯坦福大学统计学博士毕业,师从Robert Tibshirani。现为华盛顿大学生物统计学副教授,美国统计学会和国际数理统计协会会士,《Journal of Computational and Graphical Statistics》和《Biometrika》等期刊副主编。

  Trevor Hastie 美国统计学家和计算机科学家,斯坦福大学统计学教授,英国皇家统计学会、国际数理统计协会和美国统计学会会士。Hastie参与开发了 R 中的大部分统计建模软件和环境,发明了主曲线和主曲面。

  Robert Tibshirani 斯坦福大学统计学教授,国际数理统计协会、美国统计学会和加拿大皇家学会会士,1996年COPSS总统奖得主,提出lasso方法。Hastie和Tibshirani都是统计学习领域的泰山北斗,两人合著《The Elements of Statistical Learning》,还合作讲授斯坦福大学的公开课《统计学习》。  

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贝叶斯数据分析第三版,这本经典的书被广泛认为是关于贝叶斯方法的主要著作,用实用的方法来分析数据和解决研究问题。贝叶斯数据分析,第三版继续采取一种实用的方法来分析使用最新的贝叶斯方法。作者——统计界权威——在介绍高级方法之前,先从数据分析的角度介绍基本概念。在整个文本中,大量的工作示例来自实际应用和研究,强调在实践中使用贝叶斯推理。

第三版新增

  • 非参数建模的四个新章节
  • 覆盖信息不足的先验和边界回避的先验
  • 关于交叉验证和预测信息标准的最新讨论
  • 改进的收敛性监测和有效的样本容量计算迭代模拟
  • 介绍了哈密顿的蒙特卡罗、变分贝叶斯和期望传播
  • 新的和修改的软件代码

这本书有三种不同的用法。对于本科生,它介绍了从第一原则开始的贝叶斯推理。针对研究生,本文提出了有效的方法,目前贝叶斯建模和计算的统计和相关领域。对于研究人员来说,它提供了应用统计学中的各种贝叶斯方法。其他的资料,包括例子中使用的数据集,所选练习的解决方案,以及软件说明,都可以在本书的网页上找到。

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数据结构和算法的更新、创新方法

这个权威的指南由其领域的专家组成的作者团队编写,它甚至解释了最困难的数学概念,这样您就可以清楚地理解c++中的数据结构和算法。

权威的作者团队采用面向对象的设计范式,使用c++作为实现语言,同时还提供基本算法的直觉和分析。

  • 提供一种独特的多媒体格式,学习基本的数据结构和算法
  • 允许您可视化关键的分析概念,了解该领域的最新见解,并进行数据结构设计
  • 为开发程序提供清晰的方法
  • 具有清晰,易于理解的写作风格,打破了即使是最困难的数学概念

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在Python中获得操作、处理、清理和处理数据集的完整说明。本实用指南的第二版针对Python 3.6进行了更新,其中包含了大量的实际案例研究,向您展示了如何有效地解决广泛的数据分析问题。在这个过程中,您将学习最新版本的panda、NumPy、IPython和Jupyter。

本书由Python panda项目的创建者Wes McKinney编写,是对Python中的数据科学工具的实用的、现代的介绍。对于刚接触Python的分析人员和刚接触数据科学和科学计算的Python程序员来说,它是理想的。数据文件和相关材料可以在GitHub上找到。

  • 使用IPython外壳和Jupyter笔记本进行探索性计算
  • 学习NumPy (Numerical Python)中的基本和高级特性
  • 开始使用pandas库的数据分析工具
  • 使用灵活的工具来加载、清理、转换、合并和重塑数据
  • 使用matplotlib创建信息可视化
  • 应用panda groupby工具对数据集进行切片、切割和汇总
  • 分析和处理有规律和不规则的时间序列数据
  • 学习如何解决现实世界的数据分析问题与彻底的,详细的例子
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【导读】计算机视觉是一门对图像中信息进行自动提取的学科。信息的内容相当广泛,包括三维模型、照相机位置、目标检测与识别,以及图像内容的分组与搜索等。本书中,我们使用广义的计算机视觉概念,包括图像扭曲、降噪和增强现实等。计算机视觉有时试图模拟人类视觉,有时使用数据和统计方法,而有时几何是解决问题的关键。如果你想对计算机视觉的基本理论和算法有一个基本的了解,这个动手的介绍是理想的起点。您将学习对象识别、3D重建、立体成像、增强现实和其他计算机视觉应用程序的技术,并学习用Python编写的示例。

前言

今天,图像和视频无处不在,在线照片分享网站和社交网络上的图像有数十亿之多。几乎对于任意可能的查询图像,搜索引擎都会给用户返回检索的图像。实际上,几乎所有手机和计算机都有内置的摄像头,所以在人们的设备中,有几 G 的图像和视频是一件很寻常的事。

计算机视觉就是用计算机编程,并设计算法来理解在这些图像中有什么。计算机视觉的有力应用有图像搜索、机器人导航、医学图像分析、照片管理等。

本书旨在为计算机视觉实战提供一个简单的切入点,让学生、研究者和爱好者充分理解其基础理论和算法。本书中的编程语言是 Python,Python 自带了很多可以免费获取的强大而便捷的图像处理、数学计算和数据挖掘模块,可以免费获取。

写作本书的时候,我遵循了以下原则。

  • 鼓励探究式学习,让读者在阅读本书的时候,在计算机上跟着书中示例进行练习。

  • 推广和使用免费且开源的软件,设立较低的学习门槛。显然,我们选择了 Python。

  • 保持内容完整性和独立性。本书没有介绍计算机视觉的全部内容,而是完整呈现并解释所有代码。你应该能够重现这些示例,并可以直接在它们之上构建其他应用。

  • 内容追求广泛而非详细,且相对于理论更注重鼓舞和激励。

总之,如果你对计算机视觉编程感兴趣,希望它能给你带来启发。

各章概览

  • 第 1 章“基本的图像操作和处理”介绍用来处理图像的基本工具及本书用到的核心 Python 模块,同时涵盖了很多贯穿全书的基础示例。

  • 第 2 章“局部图像描述子”讲解检测图像兴趣点的方法,以及怎样使用它们在图像间寻找相应点和区域。

  • 第 3 章“图像到图像的映射”描述图像间基本的变换及其计算方法。涵盖从图像扭曲到创建全景图像的示例。

  • 第 4 章“照相机模型与增强现实”介绍如何对照相机建模、生成从三维空间到图像特征的图像投影,并估计照相机视点。

  • 第 5 章“多视图几何”讲解如何对具有相同场景、多视图几何基本面的图像进行处理,以及怎样从图像计算三维重建。

  • 第 6 章“图像聚类”介绍一些聚类方法,并展示如何基于相似性或内容对图像进行分组和组织。

  • 第 7 章“图像搜索”展示如何建立有效的图像检索技术,以便能够存储图像的表示,并基于图像的视觉内容搜索图像。

  • 第 8 章“图像内容分类”描述了图像内容分类算法,以及怎样使用它们识别图像中的物体。

  • 第 9 章“图像分割”介绍了通过聚类、用户交互或图像模型,将图像分割成有意义区域的不同技术。

  • 第 10 章“OpenCV”展示怎样使用常用的 OpenCV 计算机视觉库 Python 接口,以及如何处理视频及摄像头的输入。

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