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Machine-Learning-is-ALL-You-Need

实现流行机器学习和深度学习算法的各种方法

这个仓库致力于使用纯Python和各种开源框架实现热门的机器学习和深度学习算法,涵盖分类、回归、强化学习、计算机视觉、自然语言处理和图神经网络等多个领域。提供灵活的代码切换选项,多种实现方法可以帮助用户深入理解每种算法的内部机制以及成功原因。

ml-road - 全面的机器学习与深度学习资源集合
Deep LearningGithubMachine LearningNLPPyTorchTensorFlow开源项目
此资源库涵盖机器学习和深度学习的全面资源,包括优质课程、电子书和学术论文。通过Coursera、Stanford和Google等知名平台的课程,可深入学习基础和高级的机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习。同时,还提供《机器学习》和《深度学习》等电子书,便于自学和参考。适合想要提高机器学习技术水平的学生、研究人员和行业从业者。
Ai-Learn - 人工智能学习材料,包括Python基础、机器学习、数据挖掘及深度学习
GithubPython人工智能开源项目数据分析机器学习深度学习
Ai-Learn提供全面的人工智能学习材料,包括Python基础、机器学习、数据挖掘及深度学习。项目通过200多个案例、数据集与教程,协助学习者高效学习与避免常见错误,适合各层次人士。
awesome-machine-learning - 机器学习框架与资源汇总 多语言开源项目集锦
Github开源项目数据分析机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉
Awesome Machine Learning项目汇集了按编程语言分类的机器学习开源资源。涵盖计算机视觉、自然语言处理、深度学习等领域的框架、库和工具,涉及Python、Java、C++等多种语言。此外还收录相关书籍、课程和博客,为机器学习从业者提供全面参考。项目保持活跃更新,欢迎社区贡献优质资源。
ML-NLP - 深入解析机器学习与自然语言处理全面知识库
GithubNLP面试开源项目机器学习深度学习算法工程师自然语言处理
ML-NLP项目提供机器学习与自然语言处理的全面资源,涉及关键理论和现实应用。各章节均配有实战代码,确保算法工程师高效备战面试。项目持续更新,跟上最新行业发展。
Machine-Learning-Guide - 全面的机器学习指南,从基础到前沿应用
Github人工智能开源项目机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉
这份机器学习指南涵盖了从基础概念到前沿技术的各个方面,包括丰富的学习资源、主流框架工具介绍和热门应用领域。指南详细讲解了算法、深度学习、强化学习等核心主题,还提供了CUDA、MATLAB等相关技术的开发指南。涉及计算机视觉、自然语言处理等热门领域,并深入介绍PyTorch、TensorFlow等主流机器学习框架和工具,旨在提高机器学习开发效率。
Machine-Learning-Roadmap - 机器学习完整学习指南与优质资源推荐
Deep LearningGithubIIT KharagpurKLA CorporationMachine LearningPython开源项目
此页面全面介绍了学习机器学习所需的知识,包括数学和编程基础、机器学习和深度学习课程以及书籍推荐。精选资源助您从零开始掌握机器学习,具备开展项目和参加竞赛的技能。同时,提供热门框架和库的学习资源,适合初学者和进阶者。
Python-AI - 深度学习100例:机器学习与自然语言处理实用案例
GithubPython卷积神经网络开源项目机器学习深度学习自然语言处理
《深度学习100例》开源项目现已开放,提供代码和数据资源,涵盖卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等主题,并包含机器学习和自然语言处理的实用案例。每周更新至少两篇原创文章,最新内容将在公众号首发。可加入技术交流群进行交流与反馈,获取最新技术资源和实战经验。
zero-to-mastery-ml - 从零到精通的机器学习全面指南
GithubScikit-LearnTensorFlowZero to Mastery Machine Learning开源项目数据科学机器学习
本教程涵盖了机器学习从基础到高级的完整学习路径。内容包括代码示例、笔记本、图像和其他资料,均可通过Udemy和zerotomastery.io获取。课程内容包括六步机器学习建模框架、数据科学工具、结构化数据项目、神经网络及深度学习。最新的在线课程材料正在开发中,预计2024年发布更新。此外,还提供学生分享的学习笔记,丰富学习资源。
awesome-python-data-science - Python数据科学资源集合,详解机器学习与深度学习工具
GithubPython工具库开源项目数据科学机器学习深度学习
该项目收集了全面的Python数据科学资源,包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架(如PyTorch和TensorFlow),再到特征工程和数据可视化,用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具,以提高开发和分析效率。
Data-science - 数据科学项目的综合资源库和实践指南
GitHubGithubMLOpsPython开源项目数据科学机器学习
Data-science项目汇集了丰富的数据科学资源,涵盖MLOps、数据管理、测试和生产力工具等领域。通过文章、代码和视频教程,该项目全面展示了数据科学工作流程,从项目管理到部署。它为数据科学家和机器学习工程师提供了提高效率、构建可靠项目的实用指南。
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