# 本教程目的
本教程可以作為機器學習入門教程。對想進入機器學習而無從下手的小白來說是一個不錯的選擇。寫該教程的初衷是記錄自己學習機器學習的過程,并分享知識和心得。
剛開始學習機器學習的時候,感覺一頭霧水,不知從何處下手。當時就想找到一本既有機器學習所有知識框架,又不那么晦澀難懂,同時學習算法的過程又有實例去動手練習的書,但是很遺憾我并沒有找到。所以就有了寫這本書的沖動。
本書從機器學習大的知識框架開始,逐一的介紹了框架里面的基本機器學習的算法,和目前很火的深度學習的算法。本書的最大特點是每一個算法都由一個具體的實例來加深對算法的理解。意在使晦澀難懂的算法使小學生都可以明白。我始終相信再高深的知識背后的原理其實是那么的簡單。由于我也是剛剛起步學習機器學習,所以我查閱好多資料,如果無意侵害您的版權若您發現本教程中的內容對您的版權造成了侵害,請及時與我取得聯系。
# 版權聲明
發布本資料須遵守開放出版許可協議 1.0 或者更新版本。
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- 序言
- 第一章 機器學習概述
- 第二章 機器學習環境搭建
- 環境搭建
- 第三章 機器學習之基礎算法
- 第一節:基礎知識
- 第二節:k近鄰算法
- 第三節:決策樹算法
- 第四節:樸素貝葉斯
- 第五節:邏輯斯蒂回歸
- 第六節:支持向量機
- 第四章 機器學習之深度學習算法
- 第一節: CNN
- 4.1.1 CNN介紹
- 4.1.2 CNN反向傳播
- 4.1.3 DNN實例
- 4.1.4 CNN實例
- 第五章 機器學習論文與實踐
- 第一節: 語義分割
- 5.1 FCN
- 5.1.1 FCN--------實現FCN16S
- 5.1.2 FCN--------優化FCN16S
- 5.2 DeepLab
- 5.2.1 DeepLabv2
- 第六章 機器學習在實際項目中的應用