OpenCV 中的机器学习
超越图像处理：OpenCV 的高级应用
OpenCV 是最流行的图像处理库。它支持 Python、C++ 和其他一些语言。每当您想要处理图像时，例如读取和写入特定的图像文件格式、调整照片颜色、拼接多张图像、查找边缘和边界等等，您都会想到 OpenCV。一旦有了 OpenCV 为您完成繁重的工作，所有这些常见的图像处理任务都变得轻而易举。
然而，OpenCV 的机器学习功能虽然鲜为人知，但却非常强大。如果您的项目已经在使用 OpenCV，并且您打算使用机器学习技术来解决一些图像处理问题，那么您无需额外依赖即可释放 OpenCV 的强大功能。如果您在资源有限的设备（例如嵌入式系统）上工作，这一点尤其有利。
这本电子书以您在 Machine Learning Mastery 系列中熟悉的引人入胜、易于理解的风格编写。发现如何准确地开始使用 OpenCV 中许多人经常忽略的机器学习功能。购买后，您将收到
- 支持所有设备阅读：英文 PDF 格式电子书，无数字版权管理 (DRM)。
- 海量教程：22章，198页。
- 源代码：书中所有示例的 Python 源文件。
OpenCV比你想象的更强大！
心动了吗？
为什么选择OpenCV进行机器学习？
……因为它能轻松扩展你的图像处理项目。
现代图像处理远不止将线性代数应用于像素矩阵。旧技术在许多项目中运行良好，并且仍然非常有用，但我们知道它已经达到了极限。您需要更好的技术来完成更高级的图像处理或计算机视觉任务。机器学习通常是解决此类问题的好选择。
机器学习在某些任务中非常有用。以下是一些示例：
- 你可以通过使用颜色直方图运行逻辑回归来对图像进行分类，例如区分照片和卡通。
- 你可以使用支持向量机和一些适当的图像特征向量，通过边界框从照片中找到人脸并识别它们。
- 你可以使用k-means聚类算法减少照片中的颜色数量并创建“海报化效果”。
在图像处理项目中使用机器学习算法打开了一扇潜力巨大的新大门。最好使用你已经正在使用的库。但你该如何开始呢？
开始使用OpenCV中的机器学习
……关键在于“边做边学”
开始在 OpenCV 中使用机器学习并学习如何将机器学习知识引入您正在使用的库比您想象的要容易。您可能想知道是否需要深入了解机器学习模型，或者必须阅读并记住所有 API，甚至需要查看 OpenCV 库的 C++ 源代码才能弄清楚它们在做什么。
以下是开始使用OpenCV中机器学习的错误方式
有些人可能会对您说：
- 在数字图像处理方面打下坚实的基础，并理解支撑该主题的所有数学原理，特别是线性代数。
- 深入研究机器学习模型的算法和实现，以便你详细了解你在做什么。
- 详细阅读API和源代码，因为这是你拥有的关于OpenCV中大多数未知机器学习模块的唯一资源。
这些建议无法为你带来任何高效的软件开发。你可能会学到很多，但一无所用。
这种方法并非最佳途径
我们提倡一种更聪明而非更难的方法，强调关键原则而非学习所有相关知识。
有效使用OpenCV中的机器学习
……所以这里有一个简单的方法
OpenCV中有数千个函数，你不可能掌握所有。事实上，你不需要深入了解OpenCV即可使用它。
也许您已经熟悉 OpenCV 中的一些功能，例如如何读取和写入图像文件。您可能也已经了解了机器学习算法，例如您一直在关注使用 Python 进行机器学习精通，并使用 scikit-learn 完成了一些项目。您现在可以通过将机器学习知识应用于 OpenCV 项目来将两者结合起来。
OpenCV 中没有与 scikit-learn 相同的语法，因为它们是不同的。但是，如果您知道模型的概念，那么使用新的 API 应用它就很容易。由于 OpenCV 库用于图像处理，您会希望看到更多与图像相关的示例，并了解机器学习模型如何有用。
隆重推出“OpenCV中的机器学习”
……你通往顶级图像处理库高级应用的门户
本书旨在帮助您快速掌握 OpenCV 中的机器学习模块。我们专注于机器学习模型在图像处理问题中的简单但实用的应用。它的目标是为您提供 OpenCV 中可用的许多机器学习模型的广泛覆盖。通过这种方式，您将知道如何在未来的项目中根据自己的需求使用最适合的模型。
这本书融合了信息丰富的章节和动手实践的示例，并贯穿了循序渐进的教程方法。
目标是让您了解在 OpenCV 中使用机器学习模型的许多不同方式，包括从头开始训练模型到仅使用保存的模型进行推理。示例是独立的但简洁，因此您可以尽快学习。
本书是您驾驭OpenCV中机器学习模型强大功能的指南。让我们仔细看看这本电子书中您将发现什么。
你需要在OpenCV中了解的机器学习的一切
您将获得
关于在OpenCV中训练和使用机器学习模型的22章
这本电子书旨在帮助你快速入门并使用OpenCV中的机器学习功能。
这本电子书分为两个主要部分，即基础和应用
- 基础：您需要了解 OpenCV 的基础知识。您还需要知道如何使图像与机器学习模型一起工作。您将学习如何将图像转换为特征向量，以便机器学习模型可以看到数字数据而不是像素。
- 应用：OpenCV支持许多机器学习模型。每个模型都有其自身的优缺点。了解如何将模型应用于图像数据以及了解为什么要这样做同样重要。
1. 基础章节
以下是基础章节的概述，旨在为使用机器学习模型做准备：
- 第1章：OpenCV入门
- 第2章：图像的读、写、显示和颜色空间转换
- 第3章：如何读写和显示视频
- 第4章：使用OpenCV进行图像变换和创建视频
- 第5章：用于机器学习的图像数据集
- 第6章：用于机器学习的图像向量表示
- 第7章：边缘和角点作为特征
- 第8章：关键点作为特征
2. 应用章节
以下是您将完成的应用章节概述
- 第9章：k-最近邻分类
- 第10章：k-均值聚类及其在颜色量化中的应用
- 第11章：用于图像分类的k-均值聚类
- 第12章：用于图像分割的朴素贝叶斯分类器
- 第13章：用于图像分类的随机森林
- 第14章：OpenCV中的逻辑回归
- 第15章：用于图像分类的逻辑回归
- 第16章：OpenCV中的支持向量机
- 第17章：使用梯度直方图进行物体检测
- 第18章：用于图像分类和物体检测的支持向量机
- 第19章：使用HOG训练物体检测引擎
- 第20章：使用Haar级联进行物体检测
- 第21章：在OpenCV中训练Haar级联物体检测器
- 第22章：运行神经网络模型
您将获得所有这些…
在OpenCV中的机器学习
学习OpenCV高级用法的示例和脚本
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- 简要复习，帮助您理解书中涵盖的每个机器学习模型。
- 循序渐进的教程，指导您将机器学习模型应用于图像以解决实际问题。
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- PDF 格式的数字电子书，这样您就可以将书与 IDE 屏幕并排打开，以帮助您进行图像项目
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你还有哪些选择？
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但是，你还有哪些选择？有哪些选项？
(1) 一本 100 美元以上的理论教科书
...它枯燥乏味，充满了数学，你很可能永远也读不完。
(2) 一个 10,000 美元以上的现场训练营
...那里都是年轻人，你必须出差，而且可能需要几个月的时间。
(3) 一个 100,000 美元以上的高等学位
...它很昂贵，需要数年时间，而且你会成为一名学者。
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常见问题
客户问题 (78)
感谢您的兴趣。
抱歉，我不支持我的书籍的第三方经销商（例如在其他书店转售）。
我的书是自出版的，我将我的网站视为一个小型精品店，专门为那些对应用机器学习深感兴趣的开发者服务。
因此，我更喜欢自己控制书籍的销售和营销。
很抱歉，我不支持在捆绑包内更换书籍。
所提供捆绑包中的书籍组合是固定的。
我的电子商务系统不够先进，不支持临时捆绑。我相信您能理解。您可以在这里查看完整的书籍和捆绑包目录
如果您已经购买了一个捆绑包，并希望更换其中的一本书，那么非常抱歉，我不支持换书或部分退款。
如果您不满意，请直接联系我，我可以为您安排退款。
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我的电子商务系统不是很先进。它不支持临时捆绑书籍或点菜式订购书籍。
我确实有一些现有的书籍捆绑包，我认为它们搭配得很好。
您可以在这里查看我所有可用的书籍和捆绑包目录
抱歉，我不销售我的书的实体版。
所有的书籍和捆绑包都是 PDF 文件格式的电子书。
这是我经过深思熟虑后有意为之的决定
- 这些书充满了必须在电脑上完成的教程。
- 这些书假定您正在实践教程，而不是被动阅读。
- 这些书旨在在电脑屏幕上阅读，旁边放着代码编辑器。
- 这些书是实践手册，而不是用作参考书放在书架上。
- 这些书会频繁更新，以跟上领域和 API 的变化。
我希望这解释了我的理由。
如果您真的想要实体版，您可以购买书籍或捆绑包，并为个人使用打印一份。PDF 文件上没有数字版权管理（DRM）来阻止您打印它们。
抱歉，我不提供 Kindle (mobi) 或 ePub 版本的书籍。
这些书仅以 PDF 文件格式提供。
这是我经过深思熟虑的设计。我的理由如下：
- 我使用 LaTeX 来排版文本和代码，以提供专业的外观，我担心电子书阅读器会搞砸这一点。
- 增加支持的格式会带来维护上的麻烦，这将占用大量时间，影响我更新书籍和创作新书。
- 最关键的是，在电子阅读器或 iPad 上阅读与选择 PDF 格式所支持的书籍与代码编辑器并排打开的方法背道而驰。
我的材料是实践手册，旨在在电脑上打开，旁边放着文本编辑器和命令行。
它们不是离开电脑阅读的教科书。
您可以查看任何一本书的目录。
我在每本书的页面上都提供了两份目录。
具体来说：
- 一份书面摘要，列出了书中的教程/课程及其顺序。
- 一份从 PDF 中截取的目录截图。
如果您找不到目录，请在页面上搜索标题为“目录”的部分。
我很高兴您在开发自己的课程材料时使用我的部分材料，例如课堂讲座的幻灯片或家庭作业练习。
如果您免费分享我的材料或逐字使用，我会不高兴。这将构成版权侵犯。
我网站上和我书中的所有代码都是为教育目的而开发和提供的。我对代码、它可能做什么或您可能如何使用它不承担任何责任。
如果您使用我的材料进行教学，请引用来源，包括：
- 作者姓名，例如“Jason Brownlee”。
- 教程或书籍的标题。
- 网站名称，例如“Machine Learning Mastery”。
- 教程或书籍的 URL。
- 您访问或复制该代码的日期。
例如
- Jason Brownlee, Python 机器学习算法, Machine Learning Mastery, 网址：https://machinelearning.org.cn/machine-learning-with-python/, 访问于 2018 年 4 月 15 日。
另外，如果您的作品是公开的，请联系我，我很乐意出于一般兴趣看看它。
通常不提供。
我的书中没有练习或作业。
我确实在一些书中有端到端的项目，但它们是以教程形式呈现的，我会引导您完成每一步。
书的章节是作为独立的教程编写的，有特定的学习成果。在教程结束时，您将学会如何做某件事。
有些书有一个名为“扩展”的部分，提供了一些以更高级的方式修改教程中代码的想法。它们就像自学练习。
不行。
我有一些书不需要任何编程技能，例如：
其他书籍确实有特定编程语言的代码示例。
您必须了解该编程语言的基础知识，例如如何安装环境以及如何编写简单的程序。我不教编程，我教的是面向开发者的机器学习。
您不需要是一个好的程序员。
话虽如此，我确实为那些可能不熟悉特定语言的开发者提供了关于如何高效设置环境的教程，甚至还有编程语言的速成课程。
抱歉，我没有视频。
我只有文本格式的教程课程和项目。
这是有意为之。我曾经有过视频内容，但我发现完成率要低得多。
我希望您能将材料付诸实践。我发现基于文本的教程是实现这一目标的最佳方式。通过基于文本的教程，您必须阅读、实现并运行代码。
而通过视频，您只是被动观看，不需要采取任何行动。视频是娱乐或信息娱乐，而不是富有成效的学习和工作。
在阅读并实践教程之后，您更有可能运用所学知识。
是的，我提供 90 天无理由退款保证。
我为我的书负责。它们包含了我对特定机器学习主题的最佳知识，并且每本书都经过数万名读者的阅读、测试和使用。
尽管如此，如果您发现我的某本电子书不适合您，我会全额退款。
是的。
我建议使用在 TensorFlow 2.2（或更高版本）上运行的独立 Keras 2.4（或更高版本）。
博客上的所有教程都已更新，使用在 Tensorflow 2 上运行的独立 Keras。
所有书籍都已更新，使用相同的组合。
我还不推荐使用作为 TensorFlow 2 一部分的 Keras（例如 tf.keras）。它太新了，新事物总有问题，我正在等待尘埃落定。独立 Keras 已经运行多年，并且继续表现出色。
有一种情况是教程不支持 TensorFlow 2，因为这些教程使用了尚未更新以支持 TensorFlow 2 的第三方库。具体来说，是使用 Mask-RCNN 进行对象识别的教程。一旦第三方库更新，这些教程也会随之更新。
《使用 Python 的长短期记忆网络》一书不侧重于时间序列预测，而是侧重于用于一系列序列预测问题的 LSTM 方法。
《时间序列预测的深度学习》一书向您展示了如何为单变量、多变量和多步时间序列预测问题开发 MLP、CNN 和 LSTM 模型。
迷你课程是关于一系列机器学习主题的免费课程，通过电子邮件、PDF 和博客文章提供。
迷你课程的特点是：
- 简短，通常为 7 天或 14 天。
- 简洁，通常每节课给出一个技巧或代码片段。
- 有限，通常范围较窄，仅限于几个相关领域。
电子书则在许多相同主题上提供完整的培训课程。
电子书的特点是：
- 更长，通常包含 25+ 个完整的教程课程，每个课程最多需要一小时完成。
- 完整，为每个课程提供温和的介绍，并包括完整的可用代码和进一步阅读材料。
- 广泛，涵盖了该主题所需的所有内容，以便快速上手并将技术应用到您自己的项目中。
迷你课程旨在让您快速获得结果。如果您想了解更多信息或更完整的代码示例，可以购买相关的电子书。
《掌握机器学习算法》一书适用于程序员和非程序员。它教授 10 种顶级机器学习算法的工作原理，其中包含算术和电子表格的示例，而不是代码。重点是理解每个模型如何学习和进行预测。
《从零开始的机器学习算法》一书适用于通过编写代码来学习的程序员。它提供了关于如何实现顶级算法以及如何加载数据、评估模型等的逐步教程。它较少关注算法的工作原理，而是专注于如何在代码中实现每个算法。
这两本书可以相互补充。
这些书是我博客内容的浓缩和更便捷的版本。
我将我的书设计成课程和项目的结合体，教您如何使用特定的机器学习工具或库，然后将其应用于真实的预测建模问题。
这些书会进行更新，包括错误修复、API 变更的更新以及新章节的增加，这些更新是完全免费的。
我确实会将一些书的章节作为示例发布在博客上，但它们与周围的章节或书提供的叙事没有联系，也不提供独立的代码文件。
每本书都附带了书中使用的所有源代码文件，您可以将它们用作配方来快速启动您自己的预测建模问题。
我的书是实践手册，不是教科书。
它们没有深入的理论解释，只有可行的例子，这些例子高度专注于您需要知道的信息，以便将机器学习应用到您的项目中。
几乎没有数学，没有理论或推导。
我的读者非常欣赏我材料中使用的自上而下而非自下而上的方法。这是我收到反馈最多的一个方面。
我的书并不适合所有人，它们是为需要快速获得结果的从业者精心设计的。
电子书可以直接从我的网站上购买。
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书籍可以通过 PayPal 或信用卡购买。
Machine Learning Mastery 上的所有价格均为美元。
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您不必明确地将您的货币兑换成美元。
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要在购物时使用折扣码，也称为优惠码或折扣券，请按照以下步骤操作：
1. 在结账页面的“折扣券”字段中输入折扣码文本。
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3. 然后您会看到一条消息，表明折扣已成功应用于您的订单。
注意，如果您使用的折扣码已失效，您会看到一条消息，表明折扣未能成功应用于您的订单。
你应该按什么顺序读这些书？
这是一个很好的问题，我最好的建议如下：
- 考虑从一本您最感兴趣的主题的书开始。
- 考虑从一本您可以立即应用到项目上的主题的书开始。
另外，请考虑您不需要阅读所有的书，也许一部分书就能让您获得您需要或想要的技能。
尽管如此，一个建议的阅读顺序如下：
-
- 机器学习概率
- 机器学习的统计方法
- 机器学习线性代数
- 机器学习优化
- 机器学习微积分
- 数据科学入门指南
- 精通机器学习算法
- 从零开始实现机器学习算法
- 用于机器学习的 Python
- 使用 Weka 精通机器学习
- 精通 Python 机器学习
- 精通 R 语言机器学习
- 新一代数据科学
- 机器学习数据准备
- 使用 Python 处理不平衡分类问题
- 使用 Python 进行时间序列预测
- 使用 Python 实现集成学习算法
- 使用 Python 实现 XGBoost
- 使用 Python 进行深度学习
- 使用 PyTorch进行深度学习
- 使用 Python 构建长短期记忆网络
- 用于自然语言处理的深度学习
- 使用 Hugging Face Transformers 进行自然语言处理
- 用于计算机视觉的深度学习
- OpenCV 中的机器学习
- 用于时间序列预测的深度学习
- 更好的深度学习
- 使用 Python 构建生成对抗网络
- 使用注意力机制构建 Transformer 模型
- 使用 ChatGPT 提高生产力（这本书可以按任何顺序阅读）
- 使用 Stable Diffusion 精通数字艺术（这本书可以按任何顺序阅读）
希望这能有所帮助。
我最好的建议是，从一本您可以立即应用的主题的书开始。
除此之外，选择一个您最感兴趣的主题。
如果您不确定，或许可以尝试学习一些免费教程，看看您倾向于哪个领域。
通常，我建议专注于端到端地解决预测建模问题的整个过程。
我有三本书，通过三个顶级的开源平台，向您展示如何做到这一点。
- 精通Weka机器学习 (无需编程)
- 精通R语言机器学习 (使用caret)
- 精通Python机器学习 (使用pandas和scikit-learn)
这些都是很好的入门选择。
您随时可以回过头来，选择一本关于算法的书，以便更深入地了解特定方法的工作原理。
《Python深度学习》这本书可以看作是《Python长短期记忆网络》的预备知识。它教您如何开始使用Keras，以及如何开发您的第一个MLP、CNN和LSTM。
《Python长短期记忆网络》这本书深入探讨了LSTM，教您如何准备数据、如何开发一系列不同的LSTM架构、参数调整、更新模型等等。
这两本书都专注于使用Keras库在Python中进行深度学习。
《Python长短期记忆网络》这本书主要关注如何为序列预测开发一系列不同的LSTM网络。
《时间序列预测的深度学习》一书侧重于如何使用一系列不同的深度学习模型（MLP、CNN、LSTM 和混合模型）来解决一系列不同的时间序列预测问题（单变量、多变量、多步和组合）。
LSTM这本书只教LSTM，不侧重于时间序列。而时间序列深度学习这本书则侧重于时间序列，并教授如何使用包括LSTM在内的多种不同模型。
《Python长短期记忆网络》这本书专注于如何实现不同类型的LSTM模型。
《自然语言处理深度学习》这本书专注于如何使用包括LSTM在内的多种不同网络来解决文本预测问题。
LSTM这本书可以为NLP这本书提供支持，但它不是必需的预备知识。
您可能需要“Machine Learning Mastery”公司的企业或公司税号用于您自己的税务目的。例如，这在欧盟公司中很常见。
Machine Learning Mastery 公司在波多黎各运营。
因此，公司没有欧盟的增值税（VAT）识别号或适用于您所在国家或地区的类似税号。
公司确实有一个公司编号。详细信息如下：
- 公司名称：Zeus LLC
- 公司编号: 421867-1511
在《精通机器学习算法》中没有代码示例，因此没有使用任何编程语言。
书中通过基本算术描述算法并总结其工作原理。算法的行为也在Excel电子表格中进行了演示，这些表格随书提供。
这是一本学习算法工作原理的绝佳书籍，不会被理论或编程语法所分心。
如果您有兴趣通过从头开始编码（使用Python编程语言）来学习机器学习算法，我推荐另一本书：
所有的书都经过测试，可以与Python 3（例如3.5或3.6）一起使用。
大多数书籍也经过测试，可以与Python 2.7一起使用。
在可能的情况下，我建议使用最新版本的Python 3。
我确实会先在博客上测试我的教程和项目。这就像是创意的早期体验，其中许多并没有进入我的培训材料。
书中的大部分材料最初都以某种形式出现在我的博客上，后来经过提炼、改进并以章节格式重新包装。我发现这对于提高质量和修复错误有很大帮助。
书籍提供了更方便的材料包装，包括源代码、数据集和PDF格式。它们还包括对新API的更新、新章节、错误和拼写修正，以及直接与我联系以获得我能提供的所有支持和帮助。
我相信我的书以几十美元的价格提供了价值数千美元的教育。
它们是我数月甚至数年经验的结晶，浓缩在几百页精心制作且经过充分测试的教程中。
我认为对于希望快速掌握应用机器学习技能或在项目中使用机器学习的专业开发人员来说，它们是物超所值的。
此外，机器学习技能对您、对您的下一个项目、以及对您当前或未来的雇主价值几何？
尽管如此，如果您是学生，或者您不习惯北美、澳大利亚、英国及世界类似地区开发人员的高薪，我的书的价格可能看起来很贵。对此，我感到抱歉。
折扣
我确实为学生、教师和退休人员提供折扣。
请联系我了解更多信息。
免费资料
我在我的博客上提供了大量免费内容，您可以在这里开始学习我最好的免费资料：
关于我的书籍
我的书是实战手册。
它们是为那些想知道如何使用特定库来实际解决问题并在工作中交付价值的开发人员准备的。
- 我的书只引导您了解那些为了取得成果而必须知道的要素。
- 我的书是PDF格式，并附带代码和数据集，专为方便您在电脑上阅读和实践而设计。
- 我的书让您可以通过电子邮件直接联系到我（还有哪些书能提供这个？）。
- 对于专业开发人员来说，我的书是一笔微小的业务开销，可以记入公司账目，并且在大多数地区可以抵税。
很少有机器学习培训材料专注于如何取得成果。
绝大多数资料都在重复同样的数学和理论，却忽略了您真正关心的一件事：如何在项目中使用这些方法。
与其他选项的比较
让我为您提供一些关于书籍定价的背景信息：
YouTube上有免费视频，博客上有免费教程。
- 很好，我鼓励您使用它们，包括我自己的免费教程。
有一些非常便宜的视频课程，教您一两个API的技巧。
- 我的书教您如何使用一个库来端到端地完成一个项目并交付价值，而不仅仅是几个技巧。
一本机器学习教科书可能要花费50到100美元。
- 我所有的书都比一般的机器学习教科书便宜，而且我期望您能更快地提高生产力。
一个训练营或其他线下培训可能花费1000多美元，并持续数天到数周。
- 我所有书籍的捆绑包比这便宜得多，它们允许您按自己的节奏学习，并且捆绑包涵盖的内容比一般训练营更多。
抱歉，我的书不在像Amazon.com这样的网站上销售。
出于多种原因，我慎重决定不把我的书放在亚马逊上：
- 亚马逊会从自出版书籍的销售价格中抽取65%，这会让我无法经营下去。
- 亚马逊对销售页面和购物车体验的控制权很小。
- 亚马逊不允许我通过电子邮件联系我的客户，并提供直接支持和更新。
- 亚马逊不允许我以PDF格式向客户交付我的书，而PDF是我的客户在屏幕上阅读的首选格式。
我希望这能帮助您理解我的理由。
我免费赠送了很多内容。事实上，是大部分内容。
帮助经济不宽裕的学生和从业者对我来说很重要，因此我提供了大量的免费内容。
您可以通过以下方式获取免费内容：
我对此进行了深思熟虑，我销售机器学习电子书有几个重要原因：
- 我用收入来支持网站和所有非付费用户。
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- 为教程付费的从业者更有可能认真学习并学到东西。
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您购买的书籍或捆绑包中的所有书籍更新都是免费的。
书籍通常每隔几个月更新一次，以修复错误、拼写问题并跟上API的变化。
随时联系我，查询是否有更新。请告诉我您拥有的书籍版本（版本号列在版权页上）。
是的，这些书可以帮助您找到工作，但只是间接的。
找到工作取决于您自己。
这是一个寻找职位空缺的组织与拥有技能和背景的您之间的匹配问题。
话虽如此，有些公司更看重您能为业务带来的价值，而不是您的学位。通常，这些是较小的公司和初创企业。
您可以通过学习并精通端到端解决预测建模问题来专注于提供机器学习价值。您可以通过建立一个已完成项目的机器学习作品集来展示这项技能。
我的书正是为了帮助您实现这些目标而设计的。它们准确地教您如何使用开源工具和库在预测建模项目中取得成果。
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