提示：点赞在看~养成好习惯
这是2020年在疫情期间，研一自学的笔记，整理一下就相当于自己的笔记整理。也是刚入门机器学习，代码写的不好麻烦见谅

觉得可以的话 Star一下呗谢谢啦。

仓库的内容主要为准研一暑假时，自己整理的一些笔记，如有不足的地方，希望各位大佬喷的轻一点呀

文章来源：忆_恒心（CSDN）

具体内容请参考：

Github地址：https://github.com/leandon/Postgraduate_Study_Notes

CSDN: https://blog.csdn.net/qq_37457202/article/details/108181067

1 python基础入门：

1.1 AI基础学习

强烈推荐跟着黄海广博士的AI基础进行过一遍
具体参考一下我下载的笔记
安利黄海广博士的公众号：机器学习初学者

！！！真的是干货巨多的一个公众号！！！

1.2 爬取网站

学习python的话当然要做crawing网站呀！

按照课本爬取国外的漫画网站**（已完成）**
爬取小说 **（已完成）
豆瓣爬取前250电影(！！！必做！！！)
爬取漫画–处理简单的反爬虫技术**（已完成）
爬取CSDN–做到网站更新邮件提醒操作**（已完成）
爬取自己考研学校的通知（模板可以参照4）
爬取电影下载（m3u8）格式！**（已完成）
搜索爬取B站‘1988’有关的视频信息**（已完成）
其他的一些小练习

参考资料：

wx公众号：

JackCui：特点是开源代码有持续更新，对于爬取一些大型项目来说学习非常合适。

学习python的正确姿态: 很多干货的小技巧呀，学起来非常有意思。

2 机器学习基础

2.1吴恩达的视频学习笔记
视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx
课后作业# 系列文章目录
吴恩达的视频学习笔记

课后作业也在博客上相应的地方进行书写啦！！！

！！！强烈建议做完后把课后作业也做一下！！！

文章名称	传送门
Andrew Ng-机器学习基础笔记（上）-Python实现代码	传送门
Andrew Ng-机器学习基础笔记（下）-Python实现代码	传送门

3 统计学习方法

文章名称	文章博客
统计学习方法	[传送门]
统计学习复习资料	[传送门]

！！！2021.1.2 研一上学期也修了统计学习！！！

发现暑假学的真的还是有点用的，最后也取得了**90+**的成绩，虽然感觉考试是比较简单的。。。

目录如图

注意：** 这部分的话，之后在补上，对照课本上来实现，目前有些数学公式没能理解，回到学校后，借书来认真看

这部分别人的笔记写的很好的啦，多多参考别人的加深自己的理解

4 深度学习基础-神经网络

4.1 神经网络学习基础

文章名称	文章博客
神经网络基础学习笔记汇总	传送门
神经网络基础学习笔记（一）感应机（人工神经元）	传送门

注意: 由于章节数较多，就直接把总账放下去建议，单章，单章看，详细见博客。建议前往博客上进行查看，是书本上的学习笔记，建议都都打一遍

5 Tensorflow2.0 学习笔记

文章名称	文章博客
Tensorflow2.0入门与实战学习笔记（一、二）-优化函数、学习率、反向传播	传送门
Tensorflow入门与实战学习笔记（三）–Tensorflow tf.data 模块	传送门
Tensorflow2.0 入门与实战学习笔记（四）-函数式Api	传送门
Tensorflow2.0 入门与实战学习笔记（五）函数式api & 函数式 &卷积神经网络	传送门
Tensorflow2.0 入门与实战学习笔记（六）–批标准化&卷积神经网络（卫星图像）	传送门
Tensorflow2.0入门与实战学习笔记（七）–tf.keras序列问题	传送门
Tensorflow入门与实战学习笔记（八）–Eager模式	传送门
Tensorflow入门与实战学习笔记（九）-Tensorboard可视化	传送门
Tensorflow入门与实战学习笔记（十）-自定义综合实力和图片增强	传送门
Tensorflow入门与实战学习笔记（十一）-预训练网络	传送门
Tensorflow入门与实战学习笔记（十二）-图像定位	传送门
Tensorflow入门与实战学习笔记（十三）-FNN图像语义分割	传送门
Tensorflow2.0 入门与实战学习笔记（十四）-RNN循环卷积网络	传送门

代码笔记仓库：

6 NLP学习

| 深度学习（自然语言处理）-词嵌入 | 传送门 |

| 深度学习（自然语言处理）RNN、LSTM、TextCNN | 传送门 |
！！！ NLP是自己研究生的学习方向，后面的文章会将自己学习到的觉得非常有意思的文章发在博客上的，如果觉得博客可以的话欢迎Star呀！！！

6 参考文献

西瓜书
统计学习方法
黄海广博士的公众号：
机器学习初学者
网易云-日月光华 TF2.0实战

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