欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、机器学习技术感兴趣的同学加入。纯技术交流。

以下是我利用业余时间在自己博客中写的文章，主要是一些基础、经典，并且公开的算法整理。我写博客的目的一方面是为了科普“机器学习”技术，让更多同学可以知道什么是机器学习；另外一方面也是督促自己在业余时间还可以抽时间学习新知识，或者温故知新，以备查用。

本文会不断更新。如果大家想看什么算法的整理，可以在本文后面留言，我有时间就写。因为平时工作比较忙，更新会很慢，但是断断续续肯定会继续写下去。

注：有一部分blog中的图片或者公式来源于一些优质的网络资源，我基本都会有引用，感谢很多优质网络资源；毕竟我只是做知识的整理而非商业目的，如有疏漏请与指正。另外，鉴于本人水平有限，难免会有很多地方写的不对，大家可以在相应文章末尾留言指正，谢谢！

凸优化Convex Optimization入门学习

今天开始学Convex Optimization：引言、第1章基本概念介绍
今天开始学Convex Optimization：第2章背景数学知识简述

基础入门数学知识整理

深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（一）：线性代数基础，矩阵，范数等
深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（二）：梯度与导数，矩阵求导，泰勒展开等
深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（三）：凸优化基础，Hessian矩阵，牛顿法等
深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（四）：拟牛顿法、BFGS、L_BFDS、DFP、共轭梯度法
深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（五）：Jensen不等式简单理解，共轭函数，共轭梯度法
深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（六）：Hoeffding不等式
深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（七）：数学上sup、inf含义，和max、min的区别
深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（八）：中心极限定理，一元和多元高斯分布

机器学习方法系列

机器学习方法：回归（一）：线性回归Linear regression
机器学习方法：回归（二）：稀疏与正则约束ridge regression，Lasso
机器学习方法：回归（三）：最小角回归Least Angle Regression（LARS），forward stagewise selection
机器学习方法(四)：决策树Decision Tree原理与实现技巧
机器学习方法（五）：逻辑回归Logistic Regression，Softmax Regression
机器学习方法（六）：随机森林Random Forest，bagging
机器学习方法（七）：Kmeans聚类K值如何选，以及数据重抽样方法Bootstrapping
机器学习方法(八)：随机采样方法整理（MCMC、Gibbs Sampling等）
自组织神经网络介绍：自组织特征映射SOM(Self-organizing feature Map)，第一部分
自组织神经网络介绍：自组织特征映射SOM(Self-organizing feature Map)，第二部分
自组织神经网络介绍：自组织特征映射SOM(Self-organizing feature Map)，第三部分

深度学习方法系列

深度学习方法：受限玻尔兹曼机RBM（一）基本概念
深度学习方法：受限玻尔兹曼机RBM（二）网络模型
深度学习方法：受限玻尔兹曼机RBM（三）模型求解，Gibbs sampling
深度学习方法：受限玻尔兹曼机RBM（四）对比散度contrastive divergence，CD
深度学习方法（五）：卷积神经网络CNN经典模型整理Lenet，Alexnet，Googlenet，VGG，Deep Residual Learning
深度学习方法（六）：神经网络weight参数怎么初始化
深度学习方法（七）：最新SqueezeNet 模型详解，CNN模型参数降低50倍，压缩461倍！
深度学习方法（八）：自然语言处理中的Encoder-Decoder模型，基本Sequence to Sequence模型
深度学习方法（九）：自然语言处理中的Attention Model注意力模型
深度学习方法（十）：卷积神经网络结构变化——Maxout Networks，Network In Network，Global Average Pooling
深度学习方法（十一）：卷积神经网络结构变化——Google Inception V1-V4，Xception（depthwise convolution）
深度学习方法（十二）：卷积神经网络结构变化——Spatial Transformer Networks
深度学习方法（十三）：卷积神经网络结构变化——可变形卷积网络deformable convolutional networks
深度学习方法（十四）：轻量级CNN网络设计——MobileNet，ShuffleNet
深度学习方法（十五）：知识蒸馏（Distilling the Knowledge in a Neural Network），在线蒸馏
深度学习方法（十六）：Batch Normalization及其变种——Layer Norm, Group Norm，Weight Norm等
深度学习方法（十七）：word2vec算法原理（1）：跳字模型（skip-gram）和连续词袋模型（CBOW）
深度学习方法（十九）：一文理解Contrastive Loss，Triplet Loss，Focal Loss
深度学习方法（二十）：Hinton组最新无监督学习方法SimCLR介绍，以及Momentum Contrastive(MoCo)

入门神经网络优化算法系列

入门神经网络优化算法（一）：Gradient Descent，Momentum，Nesterov accelerated gradient
入门神经网络优化算法（五）：一文看懂二阶优化算法Natural Gradient Descent（Fisher Information）

Python基础知识系列

Python Matplotlib画图基础介绍
Python基础整理（一）：Python切片操作，Python浅拷贝、深拷贝和赋值的区别，Python排序

三十分钟理解系列

三十分钟理解：矩阵Cholesky分解，及其在求解线性方程组、矩阵逆的应用
三十分钟在Windows10安装Anaconda+Pytorch+Cuda，老式Nvidia GTX游戏显卡实测可用
三十分钟理解博弈论“纳什均衡” – Nash Equilibrium 《==== 零基础概念理解，很有趣
《微微一笑很倾城》中肖奈大神说的平方根倒数速算法是什么鬼？三十分钟理解！
三十分钟理解计算图上的微积分：Backpropagation，反向微分
[重磅]Deep Forest，非神经网络的深度模型，周志华老师最新之作，三十分钟理解！
三十分钟理解：线性插值，双线性插值Bilinear Interpolation算法
三十分钟理解：双调排序Bitonic Sort，适合并行计算的排序算法
三十分钟理解：稀疏矩阵存储格式总结+存储效率对比:COO,CSR,DIA,ELL,HYB

软件安装、问题解决系列

[完美解决]如何在windows安装docker toolbox，使用tensorflow，Jupyter Notebook，各种问题的解决方案
Adobe PDF Reader XI 闪退解决办法，用了N年的PDF软件又可以继续用了！
三十分钟在Windows10安装Anaconda+Pytorch+Cuda，老式Nvidia GTX游戏显卡实测可用

计算机视觉一些基础算法收录

计算机视觉算法整理（一）：Faster RCNN，bounding box regression，IOU，GIOU

强化学习方法系列

强化学习方法（一）：探索-利用困境exploration exploitation，Multi-armed bandit

分布式机器学习系统系列

分布式机器学习系统笔记（一）——模型并行，数据并行，参数平均，ASGD

资料收录系列

大饼博士的神经网络/机器学习算法收录合集：2020年整理，持续更新ing
算法转载收藏【2018年及之前】
人工智能新闻/资料/文章收录【2018年及之前】
人工智能新闻/资料，算法转载收藏【2019年~2020年】
距离计算方法总结

部分半途而（不一定）废系列…

今天开始学模式识别与机器学习Pattern Recognition and Machine Learning 书，章节1.1，多项式曲线拟合(Polynomial Curve Fitting)
今天开始学模式识别与机器学习Pattern Recognition and Machine Learning (PRML)书，章节1.2，Probability Theory （上）
今天开始学模式识别与机器学习Pattern Recognition and Machine Learning (PRML)，章节1.2，Probability Theory （下）
今天开始学Pattern Recognition and Machine Learning (PRML)，章节1.6，Information Theory信息论简介
今天开始学模式识别与机器学习(PRML)，章节5.1，Neural Networks神经网络-前向网络
今天开始学Pattern Recognition and Machine Learning (PRML)，章节5.2-5.3，Neural Networks神经网络训练（BP算法）

论文导读系列

ISSCC 2017论文导读 Session 14 Deep Learning Processors，A 2.9TOPS/W Deep Convolutional Neural Network
ISSCC 2017论文导读 Session 14 Deep Learning Processors，DNPU: An 8.1TOPS/W Reconfigurable CNN-RNN
ISSCC 2017论文导读 Session 14: A 28nm SoC with a 1.2GHz Prediction Sparse Deep-Neural-Network Engine
ISSCC 2017论文导读 Session 14:ENVISION: A 0.26-to-10 TOPS/W Subword-Parallel DVAFS CNN Processor in 28nm
ISSCC 2017论文导读 Session 14:A 0.62mW Ultra-Low-Power Convolutional-Neural-Network Face-Recognition Processor
ISSCC 2017论文导读 Session 14:A 288μW Programmable Deep-Learning Processor with 270KB On-Chip Weight
ASPLOS’17论文导读——SC-DCNN: Highly-Scalable Deep Convolutional Neural Network using Stochastic Computing
FPGA 17最佳论文导读 ESE: Efficient Speech Recognition Engine with Compressed LSTM on FPGA
Science14年的聚类论文——Clustering by fast search and find of density peaks

我的Blog文章索引：：机器学习方法系列，深度学习方法系列，三十分钟理解系列等相关推荐

大饼博士X Blog文章索引：机器学习方法系列，深度学习方法系列，三十分钟理解系列等
(我怕忘了这好资源) 欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.机器学习技术感兴趣的同学加入. 以下是 ...
小麦苗blog文章索引
自从2014年7月1号开始写blog到2015年5月5日,历时10个月的时间,大概写了90篇文章,个人觉得blog不在多,在于精,正如我所倡导的注重技术的应用,如果某个技术网上一搜一大堆,那我们还写什 ...
基于Python近红外光谱分析与机器学、深度学习方法融合技术
基于Python近红外光谱分析与机器学.深度学习方法融合实践技术一,python入门基础二,Python进阶与提高三,多元线性回归及其在近红外光谱分析中的应用四,BP神经网络及其在近红外光 ...
3D目标检测深度学习方法中voxel-represetnation内容综述（三）
点击上方"3D视觉工坊",选择"星标" 干货第一时间送达前言前两篇文章:3D目标检测深度学习方法中voxel-represetnation内容综述(一).3 ...
3D目标检测深度学习方法之voxel-represetnation内容综述（二）
点击上方"3D视觉工坊",选择"星标" 干货第一时间送达前言前面的一篇文章:3D目标检测深度学习方法中voxel-represetnation内容综述(一) ...
重学JavaScript深入理解系列（六）
JavaScript深入理解--闭包(Closures) 概要本文将介绍一个在JavaScript经常会拿来讨论的话题 -- 闭包(closure).闭包其实已经是个老生常谈的话题了: 有大量文章都 ...
重学JavaScript深入理解系列（一）
JavaScript深入理解--执行上下文(Execution Context) 定义每当控制器到达ECMAScript可执行代码的时候,控制器就进入了一个执行上下文. 执行上下文(简称:EC) 以 ...
积少成多 Flash(ActionScript 3.0 Flex 3.0) 系列文章索引
[源码下载] 积少成多 Flash(ActionScript 3.0 & Flex 3.0) 系列文章索引作者:webabcd Flash 之 ActionScript 3.0 1.积少成 ...
C语言笔记系列文章索引目录表（持续更新中......）
前言: 都快大三了,想起大一的时候学C语言,什么都不懂.由于对语言不是很了解,也就没有认真学习.其实C语言在计算机行业中还是比较重要的一门基础课程.虽然现在的开发基本不会用C,但它是母语这是毋庸置疑的 ...

我的Blog文章索引：：机器学习方法系列，深度学习方法系列，三十分钟理解系列等