Recordatorio: Me gusta mientras mira ~ Desarrolle un buen hábito.
Esta es una nota de autoestudio durante la epidemia en 2020. Clasificarla es equivalente a clasificar sus propias notas. También estoy comenzando con el aprendizaje automático y el código no está bien escrito, lo siento por el problema.
Tabla de contenido
almacén
https://github.com/leandon/Postgraduate_Study_Notes
1 Comenzando con los conceptos básicos de Python:
1.1 Aprendizaje básico de IA
Se recomienda encarecidamente seguir la base de inteligencia artificial del Dr. Huang Haiguang para
obtener una referencia detallada de las notas que descargué. Cuenta
pública del Dr. Huang Haiguang de Amway: principiantes del aprendizaje automático
1.2 Rastreo del sitio web
- Rastrear sitios web de cómics extranjeros de acuerdo con el libro de texto ** (completado) **
- Novela de rastreo ** (completada)
- 250 gateos antes de Douban
- Rastreo de cómics con tecnología simple anti-rastreo ** (completado)
- Rastreo de CSDN: para realizar la operación de recordatorio por correo electrónico de actualización del sitio web ** (completado)
- Rastree su propio aviso de ingreso a la escuela de posgrado (consulte la plantilla 4)
- ¡Formato de descarga de películas de rastreo (m3u8)! **(terminado)
- Buscar y rastrear información de video relacionada con la estación B '1988' ** (completado)
2 Conceptos básicos del aprendizaje automático
2.1 Notas de estudio en video de Wu Enda
Enlace de video: https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx
después de la tarea de clase # Catálogo de series de artículos
Notas de estudio de video de Wu Enda
| Nombre del artículo | Portal |
|---|---|
| Andrew Ng: notas básicas de aprendizaje automático (en): código de implementación de Python | Portal |
| Andrew Ng: notas básicas de aprendizaje automático (abajo): código de implementación de Python | Portal |
3 métodos de aprendizaje estadístico
| Nombre del artículo | Blog del artículo |
|---|---|
| Métodos de aprendizaje estadístico | Portal |
Directorio como se muestra
Nota: Esta parte se complementará más adelante y se realizará comparándola con el libro de texto. En la actualidad, algunas fórmulas matemáticas no se entienden. Después de regresar a la escuela,
toma prestado un libro para leer con atención esta parte de las notas escritas por otros. Consulta las notas de otras personas. Profundizar la comprensión
4 conceptos básicos de Deep Learning-Neural Network
4.1 Los fundamentos del aprendizaje de redes neuronales
| Nombre del artículo | Blog del artículo |
|---|---|
| Resumen de las notas de estudio básicas de la red neuronal | Portal |
| Notas de estudio básico de la red neuronal (1) máquina de inducción (neurona artificial) | Portal |
Nota: Debido a la gran cantidad de capítulos, se recomienda anotar el libro mayor directamente, capítulo único, capítulo único, consulte el blog para obtener más detalles. Se recomienda consultarlo en el blog. Son las notas de estudio del libro. Se recomienda mecanografiarlas todas
5 notas de estudio de Tensorflow2.0
| Nombre del artículo | Blog del artículo |
|---|---|
| Notas de entrada y de estudio práctico de Tensorflow2.0 (1, 2) -función de optimización, tasa de aprendizaje, propagación hacia atrás | Portal |
| Entrada de Tensorflow y notas de estudio práctico (3) - módulo Tensorflow tf.data | Portal |
| Entrada de Tensorflow2.0 y notas de estudio práctico (4) -api funcional | Portal |
| Introducción a Tensorflow2.0 y notas de estudio práctico (5) api funcional y red neuronal funcional y convolucional | Portal |
| Introducción a Tensorflow2.0 y notas de estudio práctico (6): estandarización de lotes y red neuronal convolucional (imagen de satélite) | Portal |
| Entrada de Tensorflow2.0 y notas de estudio práctico (7) -tf.keras secuencia problema | Portal |
| Entrada de Tensorflow y notas de estudio práctico (8) -Modo ansioso | Portal |
| Entrada de Tensorflow y notas de estudio práctico (9) -Visualización de Tensorboard | Portal |
| Entrada de Tensorflow y notas de estudio práctico (10): mejora integral personalizada de la fuerza y la imagen | Portal |
| Entrada de Tensorflow y notas de estudio práctico (11) -red de preentrenamiento | Portal |
| Entrada de Tensorflow y notas de estudio práctico (12) -posicionamiento de imágenes | Portal |
| Entrada de Tensorflow y notas de estudio práctico (13) -Segmentación semántica de imágenes FNN | Portal |
| Entrada de Tensorflow2.0 y notas de estudio práctico (14) -RNN red convolucional recurrente | Portal |
Almacén de notas de código:
6 referencias
- Libro de sandía
- Métodos de aprendizaje estadístico
- El relato oficial del Dr. Huang Haiguang:
- Principiante en aprendizaje automático
- Combate real NetEase Cloud-Sunyue Guanghua TF2.0