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作者简介

机器学习实验室的号主作为一名统计专业的硕士毕业生，一路从数据分析师进阶到深度学习算法工程师。现于杭州一家AI初创公司担任深度学习算法工程师，主要研究方向为计算机视觉。号主在数据科学和机器学习的各个方向均有所涉及，尤其对机器学习和深度学习钻研颇丰。曾参与狗熊会团队编写的《R语言：从数据思维到数据实战》一书。目前也正在撰写《深度学习笔记》一书已成稿，预计于3月份出版。

公号内容

机器学习实验室公众号内容丰富，已经发表高质量原创文章 160 余篇，主要覆盖以下方面内容：

1. 机器学习：主要包括主流机器学习算法的数学推导和Python手写实现。

机器学习算法手推系列(更新中)：

数学推导+纯Python实现机器学习算法1：线性回归

数学推导+纯Python实现机器学习算法2：逻辑回归

数学推导+纯Python实现机器学习算法3：k近邻

数学推导+纯Python实现机器学习算法4：决策树之ID3算法

数学推导+纯Python实现机器学习算法5：决策树之CART算法

数学推导+纯Python实现机器学习算法6：感知机

数学推导+纯Python实现机器学习算法7：神经网络

数学推导+纯Python实现机器学习算法8：线性可分支持向量机

数学推导+纯Python实现机器学习算法9：线性支持向量机

数学推导+纯Python实现机器学习算法10：线性不可分支持向量机

数学推导+纯Python实现机器学习算法11：朴素贝叶斯

数学推导+纯Python实现机器学习算法12：贝叶斯网络

数学推导+纯Python实现机器学习算法13：Lasso回归

数学推导+纯Python实现机器学习算法14：Ridge岭回归

2. 深度学习：包括对吴恩达deeplearningai系列五门课、cs231n、cs224d等课程的学习笔记系列。对DNN、CNN、RNN等主流神经网络和计算机视觉、自然语言处理等技术均有详尽文章。

深度学习60讲系列：

深度学习笔记1：利用numpy从零搭建一个神经网络

深度学习笔记2：手写一个单隐层的神经网络

深度学习笔记3：手动搭建深度神经网络（DNN）

深度学习笔记4：深度神经网络的正则化

深度学习笔记5：正则化与dropout

深度学习笔记6：神经网络优化算法之从SGD到Adam

深度学习笔记7：Tensorflow入门

深度学习笔记8：利用Tensorflow搭建神经网络

深度学习笔记9：卷积神经网络（CNN）入门

深度学习笔记10：三维卷积、池化与全连接

深度学习笔记11：利用numpy搭建一个卷积神经网络

深度学习笔记12：卷积神经网络的Tensorflow实现

深度学习笔记13：Tensorflow实战之手写mnist手写数字识别

深度学习笔记14：CNN经典论文研读之Le-Net5及其Tensorflow实现

深度学习笔记15：ubuntu16.04 下深度学习开发环境搭建与配置

深度学习笔记16：CNN经典论文研读之AlexNet及其Tensorflow实现

深度学习第17讲：keras入门和快速上手指南

深度学习第18讲：CNN经典论文研读之VGG网络及其tensorflow实现

深度学习第19讲：CNN经典论文研读之残差网络ResNet及其keras实现

深度学习第20讲：CNN经典论文研读之GoogLeNet Inception网络

深度学习第21讲：迁移学习的基本原理和实践

深度学习第22讲：搭建一个基于keras的迁移学习花朵识别系统（附数据）

深度学习第23讲：PyTorch入门及快速上手指南

深度学习第24讲：计算机视觉之目标检测算法综述

深度学习第25讲：目标检测算法经典论文研读之R-CNN

深度学习第26讲：目标检测算法经典论文研读之空间金字塔池化网络SPP-Net

深度学习第27讲：目标检测算法经典论文研读之Fast R-CNN

深度学习第28讲：目标检测算法经典论文研读之Faster R-CNN

深度学习第29讲：目标检测算法经典论文研读之 yolo v1

深度学习第30讲：目标检测算法经典论文研读之SSD

深度学习第31讲：目标检测算法经典论文研读之 yolo v2/yolo 9000

深度学习第32讲：目标检测算法经典论文研读之 yolo v3

深度学习第33讲：CNN图像语义分割和实例分割综述

深度学习第34讲：图像语义分割经典论文研读之 FCN 全卷积网络

深度学习第35讲：图像语义分割经典论文研读之 u-net

深度学习第36讲：图像实例分割经典论文研读之 Mask R-CNN

深度学习第37讲：循环神经网络 RNN 入门

深度学习第38讲：RNN的 4 种类型

深度学习第39讲：RNN之门控循环单元GRU

深度学习第40讲：RNN之长短期记忆网络LSTM

深度学习第41讲：LSTM的numpy和keras实现

深度学习第42讲：自然语言处理之词嵌入和词向量

深度学习第43讲：自然语言处理之word2vec

深度学习第44讲：训练一个word2vec词向量

深度学习第45讲：GloVe词向量与相关应用

深度学习第46讲：seq2seq模型

深度学习第47讲：注意力机制Attention Model与机器翻译

深度学习第48讲：自然语言处理之情感分析

深度学习第49讲：语音识别综述——从概念到技术（上）

深度学习第50讲：语音识别综述——从概念到技术（下）

深度学习第51讲：自编码器（AutoEncoder）及其keras实现

深度学习第52讲：变分自编码器VAE原理以及keras实现

深度学习第53讲：生成式对抗网络GAN入门

深度学习第54讲：训练一个深度卷积对抗网络DCGAN

深度学习第55讲：图像的神经风格迁移

深度学习第56讲：强化学习简介与Q-Learning实例

深度学习第57讲：深度强化学习与深度Q网络(DQN)

深度学习第58讲：超越CNN——CapsNet胶囊网络

深度学习第59讲：再谈深度学习三大计算框架TensorFlow、Keras和PyTorch

深度学习第60讲：深度学习笔记系列总结与感悟

深度学习100问系列(更新中)：

深度学习100问-1：深度学习环境配置有哪些坑？

深度学习100问-2：深度学习应掌握哪些Git开发技术？

深度学习100问-3：深度学习应掌握哪些Linux开发技术？

深度学习100问-4：深度学习应遵循怎样的论文研读路线？

深度学习100问-5：如何阅读一份深度学习项目代码？

深度学习100问-6：有哪些经典的卷积类型？

深度学习100问-7：dropout有哪些细节问题？

深度学习100问-8：什么是Batch Normalization？

深度学习100问-9：为什么EfficientNet号称是最好的分类网络？

深度学习100问-10：如何部署一个轻量级的深度学习项目？

深度学习100问-11：什么是学习率衰减？

深度学习100问-12：深度学习有哪些经典数据集？

深度学习100问-13：深度学习如何制作个人数据集？

深度学习100问-14：图像语义分割有哪些经典的上采样方法？

深度学习100问-15：什么是深监督(Deep Supervision)？

3. R语言：包括R语言数据分析、ggplot2数据可视化、R语言爬虫等内容。

R语言兵器谱：数据科学家的十八般武艺

如何写出整洁规范的R代码？是时候讨论一下代码规范性了

ggstance：ggplot2的水平版本

ggedit : 交互式ggplot图形参数修改

ggtech：您有一份来自Airbnb/Google的配色方案需要查收

R语言爬虫系列1|HTML基础与R语言解析

R语言爬虫系列2|XML&XPath表达式与R爬虫应用

R语言爬虫系列3|HTTP协议

R语言爬虫系列4|AJAX与动态网页介绍

R语言爬虫系列5|正则表达式与字符串处理函数

R语言爬虫系列6|动态数据抓取范例

4. Python：包括Python爬虫、Python编程特性、数据结构等内容。

Python：Python爬虫的两套解析方法和四种爬虫实现

5. 经验感想：主要包括个人学习、工作经验总结和技术观念等：

2019，算法工程师第一年

2019上半年，我成为了一名深度学习算法工程师

数据分析入行半年之经验、感悟与思考

一个统计数据人的职业生涯第一年

号主的志向：

数据热爱者。坚信数据技术和代码改变世界。机器学习和深度学习修炼中。进击的coder。为成为一名未来的数据科学家而奋斗终生。

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