机器学习路线图整理

小白学视觉

共 997字,需浏览 2分钟

 · 2021-04-04


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重磅干货,第一时间送达

本文转自:深度学习算法与计算机视觉



刚接触机器学习的同学可能会认为就是一个『data in,result out』的黑盒,但是深入了解之后会发现每一步骤都是门道。

数据预处理

数据的重要性就不用多说了,可不要『garbage in, garbage out』。

数学基础

机器学习是建立在数学基础之上的。

概念

模型

尾巴

路线图确实非常有帮助,入门的小白可以跟着有方向性系统性地学习;而对领相对比较熟悉的同学也可以瞄一眼查漏补缺。另外再顺便推荐一个整理不错的『机器学习路线图』(https://github.com/mrdbourke/machine-learning-roadmap

下载1:OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程
在「小白学视觉」公众号后台回复:扩展模块中文教程即可下载全网第一份OpenCV扩展模块教程中文版,涵盖扩展模块安装、SFM算法、立体视觉、目标跟踪、生物视觉、超分辨率处理等二十多章内容。

下载2:Python视觉实战项目52讲
小白学视觉公众号后台回复:Python视觉实战项目即可下载包括图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取、面部识别等31个视觉实战项目,助力快速学校计算机视觉。

下载3:OpenCV实战项目20讲
小白学视觉公众号后台回复:OpenCV实战项目20讲即可下载含有20个基于OpenCV实现20个实战项目,实现OpenCV学习进阶。

交流群


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