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  • Python大战机器学习-数据科学家的第一个小目标

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    数据科学家是当下炙手可热的职业,机器学习则是他们的必备技能,机器学习在大数据分析中居于核心的地位,在互联网、金融保险、制造业、零售业、医疗等产业领域发挥了越来越大的作用且日益受到关注。Python是最好最热门的编程语言之一,以简单易学、应用广泛、类库强大而著称,是实现机器学习算法的首选语言。 本书以快速上手、四分理论六分实践为出发点,讲述机器学习的算法和Python编程实践,采用“原理笔记精华+算法Python实现+问题实例+实际代码

  • 自然场景文本检测算法研究

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    以深度学习为基础的文本检测算法有基于回归的模型和基于分割的模型,目前这两种模型的应用效果各有优劣。为解决回归模型对训练数据的依赖,以及分割模型受目标尺寸影响的问题,本书提出了两种新的算法:TSFnet和Mnet。 全书分为5章,概述了自然场景下文本检测的研究现状,陈述了相关算法的问题、数据集与存在的挑战,并通过实验,对基于融合网络的TSFnet模型及结合区域网络与注意力网络的Mnet模型进行了详细的介绍,最后对相关的应用进行了简介。

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