1.注重理论结合实战。通过原理分析与示例代码，提升读者基于C 语言的机器学习算法编程实战能力。 2.兼顾经典与前沿算法。不仅有经典的 开箱即用 算法：K均值、K近邻、决策树、随机森林、Boosting、支持向量机和神经网络，还重点介绍了深度神经网络算法的基本原理及其在机器视觉领域的实战应用。 3.应用案例翔实。本书共介绍了7种经典机器学习算法，给出了聚类、分类、回归等任务共30个应用示例代码。在深度学习算法中，通过图像分类、目标检测、实例分割、目标跟踪、场景文本检测和场景文本识别等不同类型的任务，介绍了oogLeNet、YOLOv4、Mask R-CNN、GOTURN、DB、CRNN等模型部署方法，其中不乏近年出现的高性能模型。
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