小白入门机器学习深度学习实战教程

最新推荐文章于 2025-11-24 11:51:29 发布
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#机器学习 #深度学习 #人工智能 #小白入门 #python

这篇文章报道了一则消息，介绍了《机器学习深度学习》实战训练营已经开始招生，旨在提供实践操作的学习机会，帮助学习者提升技能。
深度学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-05 36万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
机器学习/深度学习资料
2401_86435672的博客
07-30 1524
新年大礼包：机器之心2018高分教程合集CVPR2019目标检测方法进展综述。
机器学习入门书籍推荐！小白入门机器学习必看5本书
OpenCVtuxiang的博客
05-28 1084
机器学习入门书籍推荐：《机器学习实战》通过Python案例讲解算法，适合实践型学习者；《统计学习方法》侧重理论，适合打牢数学基础；周志华的《机器学习》是中文经典教材；《Python机器学习》详细指导使用Scikit-learn；《深度学习入门》帮助过渡到神经网络。建议根据自身基础选择书籍，结合实践项目学习效果更佳。
真心分享！纯新手怎么简单高效入门机器学习深度学习？
2501_91695155的博客
05-29 1222
针对零基础学习机器学习深度学习的常见困惑，作者梳理出一套系统学习方案。该计划从Python编程、数学基础（统计学、线性代数、微积分）入手，推荐《白话机器学习》等入门教材；接着学习Numpy、Pandas等工具及PyTorch/TensorFlow框架，配合代码逐行解释网站辅助理解；实战环节包含Kaggle竞赛和经典教材《深度学习》。特别强调数学基础对算法理解的重要性，提供可视化工具Streamlit及计算机视觉等进阶资源。整套资料已打包，适合学生及转行人员系统学习。
Python入门：Python3 虚拟环境的创建全面学习教程
热门推荐
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
09-14 26万+
Python入门：Python3 虚拟环境的创建全面学习教程，本文详细介绍了使用Python内置venv模块创建和管理虚拟环境的方法。虚拟环境能实现项目隔离、避免依赖冲突、便于依赖管理和安全测试，适用于解决不同项目对Python或库版本的不同需求。文章对比了venv与virtualenv、conda等工具的特点，重点讲解了venv的使用步骤，包括检查Python版本、创建环境、激活与退出、安装包、导出和安装依赖、删除环境等，还介绍了高级用法、常见问题及最佳实践，帮助开发者规范管理项目依赖，提高开发效率。
深度学习小白？从零开始的神经网络入门教程
2501_91624122的博客
06-10 1023
通过本文的介绍，你已经从零开始了解了神经网络的基本概念，并成功搭建了一个简单的神经网络模型。同时，你还学习了一些优化技巧，并通过实战项目进一步巩固了所学知识。当然，深度学习是一个非常广阔的领域，还有很多高级主题等待你去探索，例如循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等。希望本文能够为你打开深度学习的大门，让你在未来的探索中不断进步，成为一名优秀的深度学习工程师！
国内首个Halcon深度学习项目实战系统教程
计算机视觉工坊
07-01 1277
Halcon在机器视觉中的价值主要体现在提供高效、可扩展、灵活的机器视觉解决方案，帮助用户解决各种复杂的机器视觉问题，提高生产效率和产品质量。Halcon的灵活架构使其能够快速开发出任何类型的机器视觉应用。其全球通用的集成开发环境(HDevelop)有助于降低产品成本，并缩短软件开发周期。Halcon拥有超过2100个算子的成像库，该库支持多核平台、AVX2和NEON等特殊指令集以及GPU加速，从而有效提高机器视觉系统的性能。Halcon适用于多个行业，如工业检测、医学图像分析、农业育种等。
知乎 | 机器/深度学习入门建议
小白学视觉
10-28 554
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者：松菇来源：知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/33194897编辑：王萌(深度学习冲鸭公众号)著作权归作者所有，本文仅作学术分享，若侵权，请联系后台删文处理第一阶段：Python基础视频：（选一个喜欢的就行）莫烦Python（https://morvanzhou.github.io/tuto...
零基础小白如何自学机器学习？
小宝哥Code的专栏
12-28 1656
机器学习的学习路径可以分为基础知识学习、算法理解、实战项目以及不断的提升与优化。通过有计划、循序渐进地学习，你将能够从零基础逐步掌握机器学习的核心技能，最终能够独立进行机器学习项目的开发与应用。
免费学代码系列：小白python入门、数据分析data analyst、机器学习machine learning、深度学习deep learning、kaggle实战
08-10
本次分享的资源《免费学代码系列：小白python入门、数据分析data analyst、机器学习machine learning、深度学习deep learning、kaggle实战》正是针对编程初学者和数据科学爱好者设计的一套全面学习材料。该系列资源...
机器学习情感分析入门实战源码完整教程
资源摘要信息:"基于机器学习的情感分析入门学习资料完整源码.zip" 1. 情感分析概念 情感分析（Sentiment Analysis）也称为意见挖掘（Opinion Mining），是自然语言处理（NLP）、文本分析和计算语言学领域的一个重要...
零基础小白深度学习入门篇
qq_42370150的博客
05-19 9142
觉得小编不错请关注加点赞谢谢 一、人工智能和新科技革命 2017年，围棋界发生了一件比较重大的事，Master（AlphaGo）以60连胜横扫天下，击败各路世界冠军，人工智能以气势如虹的姿态出现在我们人类面前。围棋曾经一度被称为“人类智慧的堡垒”，如今，这座堡垒也随之成为过去。 从2016年三月份AlphaGo击败李世石开始，AI全面进入我们大众的视野，对于它的讨论变得更为火热起来，整个业界普遍认为，它很可能带来下一次科技革命，并且，在未来可预见的十多年里，深刻的改变我们的生活。 其实，A...
深度学习：生成对抗网络（GAN）详解
sweet_ran的博客
11-23 762
摘要：本文深入解析生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）的核心原理、训练机制与实际应用。通过类比“师生博弈”模型，直观理解 GAN 的对抗思想，并结合数学公式揭示其优化本质。
【机器学习基础】Attention in Transformers：注意力机制
安如衫的刷怪之路
11-23 1170
原始 Transformer 结构采用 Encoder-Decoder，Encoder 负责上下文建模，Decoder 通过自回归生成输出，二者通过 Cross-Attention 相连。文章重点拆解 Self-Attention 的 Q、K、V 机制：用点积计算相关性并经缩放与 Softmax 得到权重，再对 V 加权求和得到上下文化表示；解释了为何需要独立的 Q/K/V 投影以打破对称、解耦语义并做信息过滤。
生成式AI开发入门：Python实现GAN与Diffusion模型
我是 二川兄，对Web开发、GIS开发、3D模型、机器学习、面试技巧等方面都有一些涉猎~ 欢迎您加入技术交流圈！你可以在我的文章末尾找到我~
11-23 1181
# 生成式AI开发入门：Python实现GAN与Diffusion模型
使用机器学习检测 DGA 域名 — SVM
好记性不如烂笔头
11-23 201
DGA 是 Domain Generation Algorithm（域名生成算法）的简称，是指使用主控端和被控端协商好的一种基于随机算法的域名生成协议，简单来说就是生成一个随机字符串来作为域名并进行注册，将其作为 C&C 服务器的域名并不定时经常性更换。由于具备强随机性，短时效性，通过 DGA 生成的域名往往在查杀上更具被难度。
基于学习的人工智能（3）机器学习基本框架
最新发布
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 693
机器学习通过算法从数据中获取经验，改进初始模型以更高效地完成任务。与基于知识的方法不同，机器学习不直接编程机器行为，而是设定目标让机器自主学习。其框架包含五个要素：目标（如分类、预测）、模型、算法、数据和知识。目标需转化为数学形式的损失函数（如分类错误率、预测误差），函数值越低表明性能越好。例如分类任务用错误比例作损失函数，预测任务用预测值与实际值的差距衡量准确性。
【2025版李宏毅机器学习系列课程】CH2 机器学习 Training Guide
weixin_63466958的博客
11-22 699
本文探讨了机器学习中的关键优化问题与解决方案。首先分析了模型偏差（model bias）与优化问题的区分方法，建议从浅层网络开始逐步验证。其次讨论了过拟合问题及应对策略，包括数据增强、参数共享和正则化等方法。在模型选择方面，强调交叉验证比直接测试更可靠，并介绍了n折交叉验证技术。针对梯度下降中的临界点问题，解释了如何通过海森矩阵判断局部极小值和鞍点。最后对比了不同批量大小的优劣，指出小批量训练虽然噪声更大但能带来更好的泛化性能。整体呈现了机器学习模型优化中的权衡策略与技术要点。
氮化镓（GaN）：降低氮化镓 PN 结二极管的导通电阻
qq_28126171的博客
11-22 696
正向偏压下，当导通电流密度约为 1 kA/cm² 时，提取的导通电阻为 0.65 mΩ・cm²（注：原文 “mW” 为笔误，结合上下文应为 “mΩ・cm²”，即毫欧・平方厘米，比导通电阻标准单位）。这一数值被认为是镁注入 PN 结氮化镓二极管的最低导通电阻，与垂直 GaN-on-GaN 外延 PN 结二极管相当，其整流比超过 10¹²。该团队发言人斯皮里东・帕夫利迪斯（Spyridon Pavlidis）表示，这一改进通过在接触堆叠结构中整合镁沉积与退火工艺实现，使器件性能达到外延生长氮化镓二极管的水平。
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