学习资源推荐

推荐人 榛果

俗话说，一个人走得快，但一群人可以走的远。在数据科学和机器学习的道路上，相信每个人都不是闭门造车的人。技术学习除了在个人努力外，交流和分享也是很重要的一部分。

今天给大家推荐的微信公众号「机器学习实验室」，是一个以机器学习和深度学习为主题的，包括但不限于爬虫与数据采集、数据分析与数据挖掘、统计与数据可视化、R语言与Python学习的个人数据技术学习的公众号。

该公众号适合以下群体：

• 数据科学相关爱好者。

• 数学统计与计算机相关专业老师和同学。

• 相关行业的从业者。

号主简介

机器学习实验室的号主作为一名统计专业的硕士毕业生，现于杭州一家上市软件公司从事机器学习与深度学习在医疗领域的研究和工作。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。曾参与北大教授团队编写的《R语言：从数据思维到数据实战》一书。

《R语言 从数据思维到数据实战》

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 130 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

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：深度学习第60讲：深度学习笔记系列总结与感悟

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：R语言兵器谱：数据科学家的十八般武艺

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. 论文研读：包括对计算机视觉(图像识别、目标检测、语义分割和实例分割)和自然语言处理等领域经典论文的研读和复现。

图像分类和图像分割经典论文研读：

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

6. 技术综述：包括对机器学习和深度学习各研究方向的技术综述：

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33讲：CNN图像语义分割和实例分割综述

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）

7. 经验感想：主要包括个人学习、工作经验总结和技术观念等：

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。。

正在学习机器学习的你千万不要错过哦！