入门级机器与深度学习教程详解
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更新于2024-10-23
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资源摘要信息:"本教程《机器学习基础》主要参考了李航博士的《统计学习方法》（第二版），按照其编写顺序和理论知识进行了展开，旨在帮助初学者快速理解和掌握机器学习的枯燥理论和数学知识。为了更好的帮助初学者入门，教程中增加了一些实际生活中例子或者是简单数据集的例子，并补充了机器学习中常用但书本中未记录的方法，如探索性数据分析方法（EDA）。同时，为了精简篇幅，一些不常用细节理论部分被删除。建议与李航博士的书籍一起阅读，以便更全面地学习。
在深度学习基础方面，本教程以Oreilly日本的《深度学习入门》为基础，作者为斋藤康毅。内容涵盖了深度学习的基本知识，包括前向传播、数值微分与参数更新、反向传播等。此外，教程还介绍了当前流行的深度学习框架，如PyTorch和TensorFlow，并通过实例演示了这些框架在神经网络搭建和训练方面的应用，同时提供了对代码的详细讲解和注释。
文件名称为【机器学习】basic_Machine_Learning【程序员VIP专用】，可能是指该压缩包文件是程序员VIP专属资源，暗示其具有一定的专业性和高级内容。
根据以上描述，本教程的知识点包括但不限于：
1. 李航博士的《统计学习方法》（第二版）中的机器学习理论和方法。
2. 机器学习中的探索性数据分析（EDA）方法。
3. 深度学习基础知识，包括但不限于前向传播、数值微分、参数更新和反向传播。
4. 深度学习框架PyTorch和TensorFlow的使用方法。
5. 神经网络的搭建和训练实践。
6. 深度学习框架中代码的详细讲解和注释。
在学习这些知识点时，需要注意以下几点：
- 理论与实践相结合。在理解理论知识的同时，通过实际数据集和案例来加深理解。
- 学会使用深度学习框架。掌握PyTorch和TensorFlow等工具，理解其工作原理和优势。
- 实际编程操作。通过动手实现神经网络的搭建和训练，提升编程能力。
- 持续学习。机器学习和深度学习领域发展迅速，需要不断学习新的技术和理论。
通过学习这些知识点，学习者可以构建扎实的机器学习和深度学习基础，为进一步深入研究和应用这两个领域奠定良好的基础。"
机器学习basic-Machine-Learning.zip （162个子文件） 
3.05 深度学习相关要点——优化器.ipynb 769KB readme.md 1KB xgboost发展历程.jpeg 42KB
cart.png 131KB sample_submission.csv 2.14MB item_categories.csv 3KB README.md 561B 1.5 比 Numpy 更快 —— CuPy.ipynb 6KB 1.6 矩阵的分解.ipynb 3KB 4.02 BERT-NER.ipynb 63KB affine层的BATCH实现update1.png 111KB
timg.jpg 44KB Iris.csv 5KB 反向传播1.jpg 15KB 2.06 决策树.ipynb 14KB 2.09 数据的编码方法.ipynb 114KB test.csv 3.04MB 3.06 深度学习相关要点——权重初始化（待更新）.ipynb 6KB 1.1 Python基础要点.ipynb 15KB
t10k-labels-idx1-ubyte.gz 4KB train-images-idx3-ubyte.gz 9.45MB 2.07 蘑菇分类实践.ipynb 3.57MB recommendation_sys2.png 77KB README.md 2KB 曼哈顿距离与欧氏距离.jpg 11KB mushrooms.csv 365KB 1.3 Pandas与数据可视化.ipynb 131KB 4.01 手把手教你BERT文本分类-第一篇.ipynb 70KB 4.05 BERT-NER--CRF.ipynb 21KB 2.10 提升方法.ipynb 39KB （待补充） EM算法.ipynb 4KB model_save_3.04 329KB 3.01 神经网络与前向传播.ipynb 191KB tmdb_5000_movies.csv 5.43MB 推荐系统入门.ipynb 72KB 反向传播2.1.jpg 38KB 1.2 Numpy基础.ipynb 21KB 4.06 正则小技巧[草稿].ipynb 21KB 未命名.ipynb 146KB 4.03 BERT-NER-MSRA.ipynb 74KB saved_model.pb 77KB config.json 519B variables.index 855B sales_train.csv 90.22MB 第2层到输出层.png 84KB items.csv 1.5MB Keras-News.ipynb 54KB affine层的实现2-update3.png 100KB 曼哈顿距离与欧氏距离2.jpg 18KB 3.04 实际搭建并训练一个简单的神经网络.ipynb 125KB 未命名-checkpoint.ipynb 146KB MNIST_Pytorch.ipynb 10KB 反向传播0.jpg 44KB README.md 7KB 3.03 误差反向传播法.ipynb 52KB 计算图2.jpg 38KB 1.4 Scipy-求解微分方程组.ipynb 379KB test.csv 24.9MB （待补充） 条件随机场CRF.ipynb 12KB t10k-images-idx3-ubyte.gz 1.57MB 三层神经网络-多个神经元.png 113KB train.csv 37.81MB shops.csv 3KB 2.02 感知机基础.ipynb 213KB config.json 519B Iris.csv 5KB README.md 965B 1.7 类的快速技巧.ipynb 38KB 2.04 特征的统计学检查.ipynb 471KB train-labels-idx1-ubyte.gz 28KB Iris.csv 5KB 2.08 逻辑回归的原理与应用.ipynb 46KB 3.02 神经网络的训练.ipynb 531KB readme.md 105B 1.8 规范编程 - typing 的使用.ipynb 20KB 2.05 朴素贝叶斯.ipynb 23KB 第1层到第2层的信号传递.png 83KB variables.data-00000-of-00001 331KB NN_example01.png 91KB 计算图4-更新.jpg 88KB 2.01 统计学习及监督学习概论.ipynb 158KB 数据读取 - PyTorch 的 Dataset 初探.ipynb 31KB tmdb_5000_credits.csv 38.19MB 3.08 卷积神经网络.ipynb 9KB 2.11 XGBoost原理与应用.ipynb 20KB 3.09 循环神经网络.ipynb 15KB readme.md 1KB mnist.npz 10.96MB README.md 72B 162042244705421.jpg 106KB twocart.png 116KB 2.03 K近邻法.ipynb 63KB README.md 995B 4.04 时间序列问题.ipynb 164KB 计算图3.jpg 63KB Keras-NER.ipynb 69KB （待补充） 隐马尔可夫模型.ipynb 13KB 计算图1.jpg 23KB 乘法的反向传播3.png 86KB sample_submission.csv 2.1MB共 162 条
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