深度学习基础

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深度学习基础

这一专栏包含我学习深度学习用到的各种笔记，由于学习时间的紧迫性，笔记我将不会完完全全从0到1书写，尽可能找现有的资源作为笔记，对于其中有些重点的部分或者对于我深受启发的内容我将做额外标注。大体分为：科学计算库、pytorch、机器学习公开课cv、nlp等内容

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03CS231n-3.1课程笔记-有关神经网络基础知识部分

主要介绍了深度学习有关的基础知识，以及我对各个组成部分的理解。参考cs231n的相关视频，以及showmeai的一些笔记

5月前
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03CS231n-3.1课程笔记-有关神经网络基础知识部分

02Pytorch-2.2CV、数据集定制以及模块化

1. Computer Vision 计算机视觉，顾名思义：就是计算机的眼睛，凡是可以想到用机器看的方式来完成一些工作，都可以考虑计算机视觉的方法。像相机用来拍照片，照片分类；汽车的智能识别；人脸识别

7月前
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02Pytorch-2.2CV、数据集定制以及模块化

02Pytorch-2.1基本知识总结及搭建神经网络工作流

1 Tensors 什么是张量？张量是建模机器学习或者深度学习的一个基本单位或者说基本块，说人话的话就是：机器学习和深度学习其实最重要部分是对数据的学习，也就是我们要通过数据来获取信息；那么我们怎么处

7月前
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02Pytorch-2.1基本知识总结及搭建神经网络工作流

01科学计算库-1.4 高级处理-1.4.3 数据合并

4.9 高级处理-合并学习目标应用pd.concat实现数据的合并应用pd.merge实现数据的合并如果你的数据由多张表组成，那么有时候需要将不同的内容合并在一起分析 1 pd.concat实

7月前
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01科学计算库-1.4 高级处理-1.4.3 数据合并

01科学计算库-1.4 高级处理-1.4.2 数据离散化

4.8 高级处理-数据离散化学习目标应用cut、qcut实现数据的区间分组应用get_dummies实现数据的one-hot编码 1 为什么要离散化连续属性离散化的目的是为了简化数据结构，数据

7月前
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01科学计算库-1.4 高级处理-1.4.2 数据离散化

01科学计算库-1.4 高级处理-1.4.1 缺失值处理

4.7 高级处理-缺失值处理学习目标应用isnull判断是否有缺失数据NaN 应用fillna实现缺失值的填充应用dropna实现缺失值的删除应用replace实现数据的替换 1 如何处理na

7月前
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01科学计算库-1.4 高级处理-1.4.1 缺失值处理

01科学计算库-1.3Pandas-1.3.4 文件读取与存储

4.6 文件读取与存储学习目标了解Pandas的几种文件读取存储操作应用CSV方式、HDF方式和json方式实现文件的读取和存储我们的数据大部分存在于文件当中，所以pandas会支持复杂的IO

7月前
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01科学计算库-1.3Pandas-1.3.4 文件读取与存储

01科学计算库-1.3Pandas-1.3.3 基本数据操作和DataFrame运算

4.3 基本数据操作学习目标记忆DataFrame的形状、行列索引名称获取等基本属性应用Series和DataFrame的索引进行切片获取应用sort_index和sort_values实现索

7月前
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01科学计算库-1.3Pandas-1.3.3 基本数据操作和DataFrame运算

01科学计算库-1.3Pandas-1.3.2 Pandas数据类型

4.2 Pandas数据类型学习目标知道Pandas的Series类型掌握Pandas的Dataframe类型了解Pandas的MultiIndex与panel类型 Pandas中一共有三种数

7月前
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01科学计算库-1.3Pandas-1.3.2 Pandas数据类型

01科学计算库-1.3Pandas-1.3.1 Pandas介绍

4.1Pandas介绍学习目标了解什么是pandas 了解Numpy与Pandas的不同知道使用pandas的优势 1 Pandas介绍 2008年WesMcKinney开发出的库专门用于数据

7月前
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01科学计算库-1.3Pandas-1.3.1 Pandas介绍

01科学计算库-1.2Numpy-1.2.6 数学：矩阵

3.6 数学：矩阵学习目标知道什么是矩阵和向量知道矩阵的加法,乘法知道矩阵的逆和转置应用np.matmul、np.dot实现矩阵运算 1 矩阵和向量 1.1 矩阵矩阵，英文matrix，和

7月前
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01科学计算库-1.2Numpy-1.2.6 数学：矩阵

01科学计算库-1.2Numpy-1.2.5 数组间的运算

3.5 数组间运算学习目标知道数组与数之间的运算知道数组与数组之间的运算说明数组间运算的广播机制 1 数组与数的运算 np数组是可以直接与数进行运算的，此时np数组中的每个元素都会与对于数做运

7月前
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01科学计算库-1.2Numpy-1.2.5 数组间的运算

01科学计算库-1.2Numpy-1.2.4 ndarray运算

3.4 ndarray运算学习目标应用数组的通用判断函数应用np.where实现数组的三元运算问题如果想要操作符合某一条件的数据，应该怎么做？ 1 逻辑运算 2 通用判断函数 np.all(

7月前
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01科学计算库-1.2Numpy-1.2.4 ndarray运算

01科学计算库-1.2Numpy-1.2.3基本操作

3.3 基本操作学习目标理解数组的各种生成方法应用数组的索引机制实现数组的切片获取应用维度变换实现数组的形状改变应用类型变换实现数组类型改变应用数组的转换 1 生成数组的方法 1.1 生成

7月前
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01科学计算库-1.2Numpy-1.2.3基本操作

01科学计算库-1.2Numpy-1.2.2ndarray介绍

3.2 N维数组-ndarray 学习目标说明数组的属性，形状、类型 1 ndarray的属性数组属性反映了数组本身固有的信息。属性名字属性解释 ndarray.shape 数组维度的元组 n

7月前
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01科学计算库-1.2Numpy-1.2.2ndarray介绍

01科学计算库-1.2Numpy-1.2.1Numpy优势

3.1 Numpy优势学习目标了解Numpy运算速度上的优势知道Numpy的数组内存块风格知道Numpy的并行化运算 1 Numpy介绍 Numpy（Numerical Python）是一个开

7月前
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01科学计算库-1.2Numpy-1.2.1Numpy优势

01科学计算库-1.1matplotlib-1.1.3matplotlib中常见图形绘制

2.3 常见图形绘制学习目标掌握常见统计图及其意义 Matplotlib能够绘制折线图、散点图、柱状图、直方图、饼图。我们需要知道不同的统计图的意义，以此来决定选择哪种统计图来呈现我们的数据。

7月前
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01科学计算库-1.1matplotlib-1.1.3matplotlib中常见图形绘制

01科学计算库-1.1matplotlib-1.1.2matplotlib基础绘图

2.2 基础绘图功能 — 以折线图为例学习目标掌握给图形添加辅助功能(如：标注、x,y轴名称、标题等) 知道图形的保存知道如何多次plot绘制图形知道如何多个坐标系显示图形知道折线图的应用场

7月前
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01科学计算库-1.1matplotlib-1.1.2matplotlib基础绘图

01科学计算库-1.1matplotlib-1.1.1matplotlib基础

了解什么是matplotlib 为什么要学习matplotlib matplotlib简单图形的绘制

7月前
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01科学计算库-1.1matplotlib-1.1.1matplotlib基础