入门级机器与深度学习教程详解

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。"