机器学习路线图整理-技术圈

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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

在「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

在「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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