基于机器学习的多种物体分类,应该怎么开始学习

想要学习机器学习相关知识,竟然找不到相关论文,尤其是深度学习,看了一些资料不知道如何入门,求指点

找不到论文可能是你搜索姿势不对,而且学术而言,建议谷歌而不是百度。你可以搜索一些顶会文章,像ICML(机器学习专门的会议),ICLR,NeurIPS,AAAI等等,基本上每年都会有相关的文章。

看你描述应该是图像分类,你应该从最简单的cnn猫狗分类器开始,到cnn手写数字分类,从这两个里面学一些基本的操作,类似图像预处理,图像卷积,池化,激活函数,全连接层,反向传播和损失函数,优化器概念等等。看个人能力,有能力可以自己推倒一遍一些计算公式(特别是损失函数和反向传播过程),然后根据具体图像查看一张图经过这些公式之后是什么结果。

这部分内容可以找找视频或者教程,随便一搜就非常的多。先这两个做好了之后再去考虑其他多物种分类的事情。

知网或者一些学术期刊上,可以找到很多吧。而且,很多技术也有相应的资料。

看论文太累了吧
机器学习也不算什么新鲜知识了,你到B站或者知乎,各种问答平台搜一搜,相关文章一大堆
当然首先推荐视频平台,up主都帮你把论文消化好了直接告诉你结论,甚至代码都可以直接抄,不比你自己消化论文效率高多了