# 概览 [概览](intro.md) # 目录 - [科学计算基础软件包NumPy](1.md) - [NumPy概述](2.md) - [NumPy的前世今生](3.md) - [NumPy数组 vs Python列表](4.md) - [NumPy数组类型和属性](5.md) - [维、轴、秩](6.md) - [广播和矢量化](7.md) - [安装配置](8.md) - [创建数组](9.md) - [操作数组](10.md) - [索引](11.md) - [切片](12.md) - [改变数组结构](13.md) - [合并和拆分](14.md) - [复制](15.md) - [排序](16.md) - [查找](17.md) - [筛选](18.md) - [数组I/O](19.md) - [常用函数](20.md) - [np.nan和np.inf](21.md) - [函数命名空间](22.md) - [数学函数](23.md) - [统计函数](24.md) - [插值函数](25.md) - [多项式拟合函数](26.md) - [自定义广播函数](27.md) - [掩码数组](28.md) - [创建掩码数组](29.md) - [访问掩码数组](30.md) - [矩阵对象](31.md) - [创建矩阵](32.md) - [矩阵特有属性](33.md) - [矩阵乘法](34.md) - [随机抽样子模块](35.md) - [随机数](36.md) - [随机抽样](37.md) - [正态分布](38.md) - [伪随机数的深度思考](39.md) - [结构化数据分析工具Pandas](40.md) - [Pandas概览](41.md) - [Panda的特点](42.md) - [安装和使用](43.md) - [数据结构](44.md) - [索引数组Index](45.md) - [带标签的一维同构数组Series](46.md) - [带标签的二维异构表格DataFrame](47.md) - [基本操作](48.md) - [数据预览](49.md) - [数据选择](50.md) - [改变数据结构](51.md) - [改变数据类型](52.md) - [广播与矢量化运算](53.md) - [行列级广播函数](54.md) - [高级应用](55.md) - [分组](56.md) - [聚合](57.md) - [层次化索引](58.md) - [表级广播函数](59.md) - [日期时间索引对象](60.md) - [透视表](61.md) - [数据可视化](62.md) - [数据I/O](63.md) - [绘图库Matplotlib](64.md) - [安装配置](65.md) - [Matplotlib快速入门](66.md) - [画布](67.md) - [子图与子图布局](68.md) - [坐标轴与刻度的名称](69.md) - [图例和文本标注](70.md) - [显示和保存](71.md) - [图形绘制](72.md) - [曲线图](73.md) - [散点图](74.md) - [直方图](75.md) - [饼图](76.md) - [箱线图](77.md) - [绘制图像](78.md) - [极坐标绘图](79.md) - [风格和样式](80.md) - [画布设置](81.md) - [子图布局](82.md) - [颜色](83.md) - [线条和点的样式](84.md) - [坐标轴](85.md) - [刻度](86.md) - [文本](87.md) - [图例](88.md) - [网格设置](89.md) - [Matplotlib扩展](90.md) - [使用BaseMap绘制地图](91.md) - [3D绘图工具包](92.md) - [科学计算工具包SciPy](93.md) - [SciPy概览](94.md) - [安装配置](95.md) - [数据插值](96.md) - [一维插值](97.md) - [二维插值](98.md) - [离散数据插值到网格](99.md) - [曲线拟合](100.md) - [最小二乘法拟合](101.md) - [使用curve_fit()函数拟合](102.md) - [多项式拟合函数](103.md) - [傅里叶变换](104.md) - [时域到频域的转换](105.md) - [一维傅里叶变换的应用](106.md) - [二维傅里叶变换的应用](107.md) - [图像处理](108.md) - [图像卷积](109.md) - [边缘检测](110.md) - [侵蚀和膨胀](111.md) - [图像测量](112.md) - [积分](113.md) - [对给定函数的定积分](114.md) - [对给定样本的定积分](115.md) - [二重定积分](116.md) - [非线性方程求解](117.md) - [非线性方程](118.md) - [非线性方程组](119.md) - [线性代数](120.md) - [计算矩阵的行列式](121.md) - [求解逆矩阵](122.md) - [计算特征向量和特征值](123.md) - [矩阵的奇异值分解](124.md) - [求解线性方程组](125.md) - [聚类](126.md) - [k-means聚类](127.md) - [层次聚类](128.md) - [空间计算](129.md) - [空间旋转的表述](130.md) - [三维旋转](131.md) - [机器学习工具包Scikit-learn](132.md) - [Scikit-learn概览](133.md) - [安装配置](134.md) - [数据集](135.md) - [Scikit-learn自带的数据集](136.md) - [样本生成器](137.md) - [加载其他数据集](138.md) - [数据预处理Preprocessing](139.md) - [标准化](140.md) - [归一化](141.md) - [正则化](142.md) - [离散化](143.md) - [特征编码](144.md) - [缺失值补全](145.md) - [分类Classification](146.md) - [K-近邻分类](147.md) - [贝叶斯分类](148.md) - [决策树分类](149.md) - [支持向量机分类](150.md) - [随机森林分类](151.md) - [集成学习Bagging/Boosting](152.md) - [神经网络模型](153.md) - [回归Regression](154.md) - [线性回归](155.md) - [Lasso回归](156.md) - [支持向量机回归](157.md) - [K-近邻回归](158.md) - [决策树回归](159.md) - [随机森林回归](160.md) - [逻辑回归](161.md) - [聚类Clustering](162.md) - [K-Means聚类](163.md) - [均值漂移聚类](164.md) - [基于密度的空间聚类](165.md) - [谱聚类](166.md) - [层次聚类](167.md) - [成分分解与降维](168.md) - [主成分分析](169.md) - [因子分析](170.md) - [截断奇异值分解](171.md) - [独立成分分析ICA（Independent Component Analysis）](172.md) - [模型评估与参数调优](173.md) - [估计器得分](174.md) - [交叉验证](175.md) - [评价指标](176.md) - [参数调优](177.md) - [模型持久化](178.md) - [深度学习](179.md) - [神经网络基础知识](180.md) - [人工智能发展历史](181.md) - [神经元](182.md) - [BP神经网络](183.md) - [梯度下降](184.md) - [激励函数](185.md) - [过拟合、欠拟合](186.md) - [优化器Optimizer](187.md) - [常用开发工具](188.md) - [环境配置](189.md) - [Windows搭建深度学习环境](190.md) - [Linux搭建深度学习环境](191.md) - [MacOS搭建深度学习环境](192.md) - [CPU/GPU环境搭建](193.md) - [Theano](194.md) - [Theano基础知识](195.md) - [定义Layer](196.md) - [CNN](197.md) - [RNN(GRU/LSTM)](198.md) - [Autoencoder](199.md) - [神经网络参数保存](200.md) - [神经网络性能评价](201.md) - [TensorFlow](202.md) - [TensorFlow基础知识](203.md) - [Tensor](204.md) - [Session](205.md) - [Variable](206.md) - [Placeholder](207.md) - [Dropout](208.md) - [Tensorboard](209.md) - [CNN](210.md) - [RNN(GRU/LSTM)](211.md) - [Autoencoder](212.md) - [GNN](213.md) - [神经网络参数保存](214.md) - [神经网络性能评价](215.md) - [Keras](216.md) - [Keras基础语法](217.md) - [兼容Backend](218.md) - [函数模型和序列模型](219.md) - [定义Layer](220.md) - [CNN](221.md) - [RNN(GRU/LSTM)](222.md) - [Autoencoder](223.md) - [GNN](224.md) - [迁移学习](225.md) - [BiLSTM-Attention](226.md) - [生成对抗网络GAN](227.md) - [神经网络参数保存](228.md) - [神经网络性能评价](229.md) - [PyTorch](230.md) - [PyTorch基础知识](231.md) - [Tensor](232.md) - [Variable](233.md) - [定义Layer](234.md) - [可视化](235.md) - [CNN(TextCNN)](236.md) - [RNN(GRU/LSTM)](237.md) - [Autoencoder](238.md) - [GNN/GCN](239.md) - [迁移学习](240.md) - [生成对抗网络GAN](241.md) - [神经网络参数保存](242.md) - [神经网络性能评价](243.md) - [强化学习](244.md) - [强化学习概念](245.md) - [Q-Learning](246.md) - [Sarsa](247.md) - [DQN(Deep Q Network)](248.md) - [Policy Gradients](249.md) - [Actor Critic](250.md) - [计算机视觉](251.md) - [数字图像处理基础](252.md) - [数字图像处理](253.md) - [像素及图像处理分类](254.md) - [图像信号数字换处理](255.md) - [OpenCV基础](256.md) - [安装配置](257.md) - [OpenCV基础语法](258.md) - [OpenCV显示图像](259.md) - [几何图形绘制](260.md) - [图像处理入门](261.md) - [读取显示图像](262.md) - [读取修改像素](263.md) - [创建复制保存图像](264.md) - [获取图像属性及通道](265.md) - [图像算数与逻辑运算](266.md) - [图像加法运算](267.md) - [图像减法运算](268.md) - [图像与运算](269.md) - [图像或运算](270.md) - [图像异或运算](271.md) - [图像非运算](272.md) - [图像几何变换](273.md) - [平移变换](274.md) - [缩放变换](275.md) - [旋转变换](276.md) - [镜像变换](277.md) - [仿射变换](278.md) - [透视变换](279.md) - [图像量化与采样](280.md) - [图像量化处理](281.md) - [图像采样处理](282.md) - [图像金字塔](283.md) - [局部马赛克处理](284.md) - [直方图统计](285.md) - [直方图概述](286.md) - [直方图绘制](287.md) - [掩膜直方图](288.md) - [H-S直方图](289.md) - [直方图对比](290.md) - [图像增强](291.md) - [图像增强](292.md) - [直方图均衡化](293.md) - [局部直方图均衡化](294.md) - [自动色彩均衡化](295.md) - [图像去雾](296.md) - [图像平滑](297.md) - [图像平滑概述](298.md) - [均值滤波](299.md) - [方框滤波](300.md) - [高斯滤波](301.md) - [中值滤波](302.md) - [双边滤波](303.md) - [图像锐化及边缘检测](304.md) - [一阶微分算法、二阶微分算子](305.md) - [Roberts算子](306.md) - [Prewitt算子](307.md) - [Sobel算子](308.md) - [Laplacian算子](309.md) - [Scharr算子](310.md) - [Canny算子](311.md) - [LOG算子](312.md) - [图像形态学处理](313.md) - [图像腐蚀](314.md) - [图像膨胀](315.md) - [图像开运算](316.md) - [图像闭运算](317.md) - [图像梯度运算](318.md) - [图像顶帽运算](319.md) - [图像底帽运算](320.md) - [图像分割](321.md) - [基于阈值的图像分割](322.md) - [基于边缘检测的图像分割](323.md) - [基于纹理背景的图像分割](324.md) - [基于K-Means聚类的区域分割](325.md) - [基于均值漂移算法的图像分割](326.md) - [基于分水岭算法的图像分割](327.md) - [图像漫水填充分割](328.md) - [文字区域分割及定位](329.md) - [傅里叶变换](330.md) - [傅里叶变换](331.md) - [傅里叶逆变换](332.md) - [高通滤波器](333.md) - [低通滤波器](334.md) - [霍夫变换](335.md) - [霍夫变换](336.md) - [霍夫线变换](337.md) - [霍夫圆变换](338.md) - [图像特效处理](339.md) - [图像毛玻璃特效](340.md) - [图像浮雕特效](341.md) - [图像素描特效](342.md) - [图像怀旧特效](343.md) - [图像流年特效](344.md) - [图像滤镜特效](345.md) - [图像水波特效](346.md) - [图像卡通特效](347.md) - [图像分类](348.md) - [图像分类概述](349.md) - [基于机器学习的图像分类](350.md) - [基于深度学习的图像分类](351.md) - [LeNet](352.md) - [VGG](353.md) - [AlexNet](354.md) - [ResNet](355.md) - [人脸识别](356.md) - [目标检测](357.md) - [目标检测概述](358.md) - [RCNN](359.md) - [Fast-RCNN](360.md) - [SPPNet](361.md) - [Mask-RCNN](362.md) - [SSD](363.md) - [YOLO系列算法](364.md) - [自然语言处理](365.md) - [自然语言处理概览](366.md) - [自然语言处理的基本概念](367.md) - [自然语言处理的面临困难](368.md) - [自然语言处理的研究现状](369.md) - [预备知识](370.md) - [概率论基础知识](371.md) - [最大似然估计](372.md) - [隐马尔可夫模型](373.md) - [贝叶斯网络](374.md) - [条件概率分布](375.md) - [信息论基础知识](376.md) - [熵](377.md) - [困惑度](378.md) - [互信息](379.md) - [神经网络基础知识](380.md) - [CRF](381.md) - [BiLSTM+Attention](382.md) - [迁移学习](383.md) - [常用语料库和知识库](384.md) - [jieba](385.md) - [jieba概述](386.md) - [jieba分词](387.md) - [jieba添加自定义词典](388.md) - [jieba词性标注](389.md) - [jieba关键词抽取](390.md) - [nltk](391.md) - [nltk概述](392.md) - [nltk字符串处理](393.md) - [nltk词性标注](394.md) - [nltk词干提取](395.md) - [nltk命名实体识别](396.md) - [nltk分块处理](397.md) - [nltk文本分类](398.md) - [nltk情感分析](399.md) - [Genism](400.md) - [TF-IDF](401.md) - [similarities](402.md) - [LSA](403.md) - [LDA](404.md) - [Word2vec](405.md) - [词法分析](406.md) - [分词(英文分词/中文分词)](407.md) - [词干提取](408.md) - [词形还原](409.md) - [词性标注](410.md) - [句法分析](411.md) - [短语结构分析](412.md) - [依存句法分析](413.md) - [语义分析](414.md) - [命名实体消歧](415.md) - [指代消解](416.md) - [语义角色标注](417.md) - [语义关系抽取](418.md) - [语义依存分析](419.md) - [抽象语义表示](420.md) - [词嵌入](421.md) - [Word2Vec](422.md) - [GloVe](423.md) - [fastText](424.md) - [ELMo](425.md) - [BERT](426.md) - [XLNet](427.md) - [文本挖掘](428.md) - [文本相似度计算](429.md) - [文本聚类](430.md) - [文本分类](431.md) - [文本摘要](432.md) - [情感分析](433.md) - [基于情感词典的情感分析](434.md) - [基于深度学习的情感分析](435.md) - [主题模型](436.md) - [LSA](437.md) - [LDA](438.md) - [机器翻译](439.md) - [IBM统计翻译模型](440.md) - [短语抽取](441.md) - [语言模型](442.md) - [GNMT](443.md) - [Seq2Seq](444.md) - [Transformer](445.md) - [语言模型](446.md) - [n-gram](447.md) - [Pitman-Yor过程模型](448.md) - [AWD-LSTM](449.md) - [Transformer-XL](450.md) - [Gated CNN](451.md) - [智能问答](452.md) - [基于知识的问答](453.md) - [基于检索的问答](454.md) - [阅读理解](455.md) - [完形填空](456.md) - [智能对话](457.md) - [对话行为分类](458.md) - [对话状态跟踪](459.md) - [检索式聊天机器人](460.md) - [生成式聊天机器人](461.md) - [意图识别](462.md) - [槽填充(Slot Filling)](463.md) - [语音识别](464.md) - [傅里叶变换](465.md) - [声学模型](466.md) - [隐马尔可夫模型](467.md) - [CNN](468.md) - [LSTM-HMM](469.md) - [神经网络语言模型](470.md) - [MFCC](471.md) - [知识图谱](472.md) - [知识图谱构建](473.md) - [知识计算](474.md) - [知识存储](475.md) - [知识服务与应用](476.md) # 附件 - [相关学习资源](appendixA.md) - [实操案例](appendixB.md)