自己参考别人的博客和github, 动手实现了一些常用的机器学习算法和深度学习算法，仅供学习讨论使用，如有错误和不足指出，还望指出！
其中机器学习模型有以下模型，基于numpy实现。
├── ml
│ ├── boosting
│ │ ├── adaboost.py
│ │ ├── gbdt.py
│ │ ├── xgboost.py
│ ├── classfication
│ │ ├── nvtive_bayes.py
│ │ ├── svm.py
│ ├── cluster
│ │ ├── gmm.py
│ │ ├── lda.py
│ ├── ensemble
│ │ ├── random_forest.py
│ ├── hmm
│ │ ├── base_hmm.py
│ │ ├── log_hmm.py
│ ├── linear_model
│ │ ├── linear_regression.py
│ │ ├── logistic_regression.py
│ │ ├── softmax_regression.py
│ ├── tree
│ │ ├── cart.py
│ │ ├── decision_tree.py
其中深度学习模型有以下模型,基于pytorch实现
├── dl
│ ├── fasttext
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── fasttext.py
│ │ ├── huffman.py
│ ├── image_classfication
│ │ ├── alex_net.py
│ │ ├── darknet.py
│ │ ├── densenet.py
│ │ ├── googlenet.py
│ │ ├── inceptionv3.py
│ │ ├── lenet.py
│ │ ├── nin.py
│ │ ├── resnet.py
│ │ ├── vgg.py
│ │ ├── zfnet.py
│ ├── rcnn
│ │ ├── _utils.py
│ │ ├── backbone_utils.py
│ │ ├── faster_rcnn.py
│ │ ├── generalized_recnn.py
│ │ ├── image_list.py
│ │ ├── keypoint_rcnn.py
│ │ ├── mask_rcnn.py
│ │ ├── roi_heads.py
│ │ ├── transform.py
│ ├── segmentation
│ │ ├── models
│ │ │ ├── bisenet.py
│ │ │ ├── ccnet.py
│ │ │ ├── cgnet.py
│ │ │ ├── danet.py
│ │ │ ├── deeplabv3.py
│ │ │ ├── deeplaabv3_plus.py
│ │ │ ├── denseaspp.py
│ │ │ ├── dfanet.py
│ │ │ ├── dunet.py
│ │ │ ├── encnet.py
│ │ │ ├── enet.py
│ │ │ ├── espnet.py
│ │ │ ├── fcn.py
│ │ │ ├── fcnv2.py
│ │ │ ├── hrnet.py
│ │ │ ├── icnet.py
│ │ │ ├── lednet.py
│ │ │ ├── model_store.py
│ │ │ ├── model_zoo.py
│ │ │ ├── ocnet.py
│ │ │ ├── psanet.py
│ │ │ ├── psanet_old.py
│ │ │ ├── pspnet.py
│ │ │ ├── segbase.py
│ ├── yolo
│ │ ├── slim_yolo_v2.py
│ │ ├── tiny_yolo_v3.py
│ │ ├── tools.py
│ │ ├── yolo_v2.py
│ │ ├── yolo_v3.py