机器学习笔记 - 机器学习/深度学习实战案例合集

一、简述

如何学习机器学习/深度学习，理论和实践都很重要，理论上的内容需要看课程、读教材。但是实践需要自己动手，实践之后自然会对理论有更深入的理解。

怎么实践？借用欧阳修《卖油翁》的话”无他，但手熟尔“。就是多看多写多跑。

下面创建这个github的目的是为了存放一些图像处理/计算机视觉/机器学习/深度学习的示例代码集合，不定期会添加新的示例，可供参考。

GitHub - bashendixie/ml_toolsethttps://github.com/bashendixie/ml_toolset

二、案例清单

下面的案例清单涉及一些传统机器学习算法的教程、经典的深度学习的网络模型的案例（分类、分割、目标检测等等），涉及多种开源深度学习库的训练、推理、部署等环节。适合初学者参考以便快速上手深度学习实战。

1、基础知识