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作者簡介
機器學習實驗室的號主作爲一名統計專業的碩士畢業生，一路從數據分析師進階到深度學習算法工程師。現於杭州一家AI初創公司擔任深度學習算法工程師，主要研究方向爲計算機視覺。號主在數據科學和機器學習的各個方向均有所涉及，尤其對機器學習和深度學習鑽研頗豐。曾參與狗熊會團隊編寫的《R語言：從數據思維到數據實戰》一書。目前也正在撰寫《深度學習筆記》一書已成稿，預計於3月份出版。
公號內容
機器學習實驗室公衆號內容豐富，已經發表高質量原創文章 160 餘篇，主要覆蓋以下方面內容：
1. 機器學習：主要包括主流機器學習算法的數學推導和Python手寫實現。
機器學習算法手推系列(更新中)：
數學推導+純Python實現機器學習算法4：決策樹之ID3算法
數學推導+純Python實現機器學習算法5：決策樹之CART算法
數學推導+純Python實現機器學習算法8：線性可分支持向量機
數學推導+純Python實現機器學習算法10：線性不可分支持向量機
數學推導+純Python實現機器學習算法13：Lasso迴歸
數學推導+純Python實現機器學習算法14：Ridge嶺迴歸
2. 深度學習：包括對吳恩達deeplearningai系列五門課、cs231n、cs224d等課程的學習筆記系列。對DNN、CNN、RNN等主流神經網絡和計算機視覺、自然語言處理等技術均有詳盡文章。
深度學習60講系列：
深度學習筆記13：Tensorflow實戰之手寫mnist手寫數字識別
深度學習筆記14：CNN經典論文研讀之Le-Net5及其Tensorflow實現
深度學習筆記15：ubuntu16.04 下深度學習開發環境搭建與配置
深度學習筆記16：CNN經典論文研讀之AlexNet及其Tensorflow實現
深度學習第18講：CNN經典論文研讀之VGG網絡及其tensorflow實現
深度學習第19講：CNN經典論文研讀之殘差網絡ResNet及其keras實現
深度學習第20講：CNN經典論文研讀之GoogLeNet Inception網絡
深度學習第22講：搭建一個基於keras的遷移學習花朵識別系統（附數據）
深度學習第26講：目標檢測算法經典論文研讀之空間金字塔池化網絡SPP-Net
深度學習第27講：目標檢測算法經典論文研讀之Fast R-CNN
深度學習第28講：目標檢測算法經典論文研讀之Faster R-CNN
深度學習第29講：目標檢測算法經典論文研讀之 yolo v1
深度學習第31講：目標檢測算法經典論文研讀之 yolo v2/yolo 9000
深度學習第32講：目標檢測算法經典論文研讀之 yolo v3
深度學習第34講：圖像語義分割經典論文研讀之 FCN 全卷積網絡
深度學習第36講：圖像實例分割經典論文研讀之 Mask R-CNN
深度學習第47講：注意力機制Attention Model與機器翻譯
深度學習第51講：自編碼器（AutoEncoder）及其keras實現
深度學習第59講：再談深度學習三大計算框架TensorFlow、Keras和PyTorch
深度學習100問系列(更新中)：
深度學習100問-3：深度學習應掌握哪些Linux開發技術？
深度學習100問-8：什麼是Batch Normalization？
深度學習100問-9：爲什麼EfficientNet號稱是最好的分類網絡？
深度學習100問-14：圖像語義分割有哪些經典的上採樣方法？
深度學習100問-15：什麼是深監督(Deep Supervision)？
3. R語言：包括R語言數據分析、ggplot2數據可視化、R語言爬蟲等內容。
ggtech：您有一份來自Airbnb/Google的配色方案需要查收
4. Python：包括Python爬蟲、Python編程特性、數據結構等內容。
Python：Python爬蟲的兩套解析方法和四種爬蟲實現
5. 經驗感想：主要包括個人學習、工作經驗總結和技術觀念等：
號主的志向：
數據熱愛者。堅信數據技術和代碼改變世界。機器學習和深度學習修煉中。進擊的coder。爲成爲一名未來的數據科學家而奮鬥終生。
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