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Book3_Elements-of-Mathematics

数学要素、统计和矩阵知识的优惠资源

Book3_Elements-of-Mathematics项目提供《统计至简》、《数学要素》和《矩阵力量》三本数学书籍的优惠链接。这些开源教育资源永久有效,涵盖统计学、基础数学和矩阵理论,适合深入学习数学基础知识。项目鼓励读者参与纠错,并为贡献者提供赠书奖励,旨在提高数学学习效率,为进一步的数学研究和应用打下坚实基础。

www.mlcompendium.com - 机器学习与深度学习资源大全,免费公开,便于学习与作者互动
CompendiumDeep LearningGitBookGitHubGithubMachine Learning开源项目
项目为免费非营利教育工具,包含约500个机器学习及深度学习主题,如算法、特征选择、深度学习、NLP、音频处理等,帮助用户节省搜索时间,连接优秀作者。项目持续更新,支持社区贡献,致力于知识共享和教育普及。
awesome-AI-books - 聚集了包括AI基础理论、数学、深度学习等多方面的书籍和PDF资源
Github人工智能开源项目数据挖掘机器学习深度学习量子计算
awesome-AI-books聚集了包括AI基础理论、数学、深度学习等多方面的书籍和PDF资源。详尽的章节覆盖了数据挖掘、机器学习实战与最新学术研究,为初学者到研究者的AI学习提供综合性帮助。
pumpkin-book - 西瓜书公式详解与机器学习理论补充
Github公式推导南瓜书周志华开源项目机器学习西瓜书
南瓜书是一个开源项目,对周志华《机器学习》(西瓜书)中的复杂公式进行解析和补充。项目提供详细的公式推导过程,帮助读者理解机器学习核心概念。包含在线阅读、PDF下载和视频教程,适合深入学习机器学习理论的读者。由数学基础扎实的贡献者编写,旨在提升机器学习学习者的理论水平。
numerical-linear-algebra - 探讨如何使用Python及其科学计算库在Jupyter笔记本中进行高速度和高准确性的矩阵计算
GithubPython开源项目教程数值分解数据科学线性代数
本课程深入探讨如何使用Python及其科学计算库在Jupyter笔记本中进行高速度和高准确性的矩阵计算。从基础的矩阵运算到复杂的分解技术,全方位提升数据科学家处理大数据的能力。辅以丰富的视频教学和论坛讨论,构建完善的学习生态。
eigenfish - 矩阵特征值分布的可视化分析工具
EigenfishGithubJupyter开源项目数学矩阵计算发现
Eigenfish是一个专注于矩阵特征值分布可视化和分析的开源项目。该项目结合了计算发现和交互式可视化技术,为研究人员和数学爱好者提供了一个探索复杂矩阵行为的平台。通过Eigenfish,用户可以直观地观察和分析不同类型矩阵的特征值模式,从而为数学研究和教育领域提供新的见解。
python-machine-learning-book-3rd-edition - Python与机器学习代码实例——从基础到高级应用
GithubPython Machine LearningTensorFlowscikit-learn开源项目数据处理机器学习
《Python Machine Learning》第三版全面覆盖了数据预处理、分类、回归、深度学习和强化学习等机器学习领域的核心概念。书中提供了Scikit-Learn和TensorFlow的代码示例,帮助读者掌握模型评估、超参数优化和集成学习等技术。本书适合初学者和进阶用户,通过代码仓库可以获得丰富的实践经验。出版信息:Packt Publishing, 2019年12月12日,ISBN-13: 978-1789955750。
statistic-learning-R-note - 包含了手推公式详解和基于R的代码实现的统计学习方法笔记
GithubLLMRVLM开源项目李航统计学习方法
《统计学习方法-李航:笔记-从原理到实现》是一个200页的详细笔记,包含了手推公式详解和基于R的代码实现。PDF文件涵盖了统计学习的基本概念、算法细节以及模型应用,能够提升学习效率。结合《统计学习方法》一书,提供了一种高效的学习路径,是理解统计学习理论与实践的实用资源。
d2l-zh - 深度学习的全面入门指南
D2L.aiGithub工程技能开源项目数学原理深度学习
《动手学深度学习》是一个免费在线资源,提供概念讲解、数学背景知识和实际代码示例,旨在帮助读者掌握深度学习的原理和应用。该项目致力于培养读者成为能够理解数学原理并实现和改进方法的深度学习应用科学家,适合自学和教学使用,包含可运行的代码和工程技能训练。
llm-books - LLM应用开发实战与最新技术更新
AI应用开发GithubLLMLangChainRAG专题国内模型厂商开源项目
该项目专注于大语言模型和人工智能应用开发,涵盖LangChain和LlamaIndex等技术。用户可通过本地阅读和构建GitBook镜像学习实战项目,内容包括LLM应用评估、RAG专题和国内模型厂商API解读,并开放交流群供学习者交流与协作。
javascript-datastructures-algorithms - JavaScript数据结构与算法实践资源
GithubJavaScript开源项目数据结构算法编程学习
项目基于《Learning JavaScript Data Structures and Algorithms》第三版,提供全面的JavaScript数据结构和算法实现。包含ES6+和TypeScript版本,涵盖数组、栈、队列、树、图等主题,并集成Mocha和Chai单元测试。适合开发者深入学习和实践,提升JavaScript编程技能和算法应用能力。
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