原创 | 深度学习60讲453页pdf下载
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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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