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Python机器学习基础与实践指南

Machine LearningPythonScikit-LearnTensorFlowJupyterGithub开源项目

该项目通过Python教授机器学习基本原理，包含《Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》书中的示例代码和习题解答。用户可以使用Colab、Binder和Deepnote在线体验这些notebooks，或通过Anaconda在本地安装项目进行学习。详细介绍了安装步骤和常见问题解决方法，帮助用户理解和应用机器学习技术。

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介绍相关项目
d2l-ai-solutions-manual - 《动手学深度学习》习题解答与代码实现
GitHubGithubPyTorch习题解答动手学深度学习开源项目深度学习
该项目为《动手学深度学习》一书提供全面的习题解答。内容包括详细的代码实现和运行截图，涵盖从预备知识到自然语言处理的各个章节。项目提供在线阅读、环境配置指南和协作规范，旨在帮助初学者更好地理解和实践深度学习概念。作为学习补充资料，本项目特别适合希望将理论知识应用于实践的学习者。
data-science - 数据科学初学者实践教程集合
GithubJavaScriptPython开源项目数据分析数据可视化数据科学
Data Science for Beginners项目提供了一系列Jupyter Notebooks和网页开发代码，涵盖数据科学完整工作流程。项目使用Python、HTML5和JavaScript（特别是D3.js），展示了scikit-learn和PyCaret等工具的应用。内容包括数据收集、预处理、分析、文本分析和可视化，适合数据科学初学者学习实践。项目还包含数据叙事部分，指导如何改进数据可视化，以及提供了作者Medium博客和Observable个人资料的链接，供进一步学习。
fastbook - fastai与PyTorch的深度学习教程
GithubGoogle ColabMOOCPyTorchfastai开源项目深度学习
本项目提供涵盖fastai和PyTorch的深度学习教程，适合初学者与进阶用户。可通过Google Colab在线运行，无需本地配置Python环境。项目还包括MOOC课程及相关书籍，系统化帮助用户学习深度学习技术。
MachineLearning-QandAI-book - 深入探讨机器学习和人工智能领域的30个核心问题
GithubSebastian Raschka人工智能开源项目机器学习深度学习自然语言处理
该书通过30个章节探讨机器学习和人工智能领域的核心问题，内容涵盖基础概念和前沿技术。涉及多GPU训练范式、Transformer微调、编码器和解码器型LLM差异、视觉Transformer等主题。每章提供详细解释和扩展阅读资料，适合希望扩展知识并了解最新AI技术的读者。
Machine-Learning-Tutorials - 机器学习与深度学习教程资源
Github人工智能开源项目数据科学机器学习深度学习统计学
机器学习教程仓库包含机器学习与深度学习的主题分类教程、文章和其他资源，专为数据科学、自然语言处理和机器学习领域的初学者和专家设计。资源涵盖从入门介绍、面试资源到专家视频教程，以及涵盖线性回归、决策树等常用算法的详细讲解及实际案例展示。此外，项目还深入探讨了人工智能、图形处理学习和各种重要的机器学习概念。
MachineLearningNotebooks - Azure Machine Learning Python SDK v1示例库概览
Azure Machine LearningGithubPython SDK开发环境开源项目机器学习计算实例
本存储库MachineLearningNotebooks收录了Azure Machine Learning Python SDK v1的示例代码，包含多个Jupyter笔记本，展示了如何利用Azure ML进行机器学习模型的构建、训练和部署。虽然该版本已停止更新，但仍可为开发者提供有价值的参考。建议用户关注v2 SDK示例库以了解最新功能。这些示例最适合在Azure ML Compute Instance环境中运行，也可在配置了相应azureml包的其他开发环境中使用。
TensorFlow-Course - 从入门到精通的TensorFlow免费教程
GithubTensorFlow开源项目机器学习深度学习神经网络
TensorFlow-Course提供从TensorFlow基础到高级应用的全面教程，配套清晰的源代码和文档，适合初学者和开发者快速掌握。支持最新的TensorFlow 2.3版本，确保您使用的是最前沿技术。
Deep-Learning-Experiments - 深度学习实验和课程指南，涵盖理论与实践
Deep LearningGithubLLMPyTorchSupervised LearningTransformer开源项目
本页面介绍2023版深度学习实验课程，包括理论与实践内容。涵盖监督学习、多层感知器、优化、正则化、卷积神经网络、变压器、自编码器、生成对抗网络和大型语言模型等主题，并提供开发环境、Python、Numpy、PyTorch及Gradio的实践指南。所有文档和代码示例在GitHub上提供，帮助学习者掌握深度学习技术。
ML-CaPsule - 全面的机器学习项目集合与实践资源
GithubML-CapsulePython开源项目数据科学机器学习项目集合
ML-CaPsule是一个综合性机器学习资源库，收录了从入门到高级的多个主题。项目包括机器学习基础概念、深度学习、自然语言处理等领域的实践项目。学习者可通过这些资源掌握数据提取、可视化和特征选择等核心技能。此外，项目还涵盖统计学基础和数据科学多个方面的知识，为用户提供全面而实用的学习内容。
pyprobml - 提供Python 3代码，用于复现《概率机器学习：入门》和《概率机器学习：高级主题》书中的图表
GithubPythonnotebookspyprobml图像重现开源项目机器学习
pyprobml项目提供Python 3代码，用于复现《概率机器学习：入门》和《概率机器学习：高级主题》书中的图表。该项目采用numpy、scipy、matplotlib、sklearn等标准库，以及JAX、Tensorflow和Torch等深度学习框架。用户可在本地运行或通过Colab使用，适合需要高性能计算的用户也支持Google Cloud Platform。本项目目前处于维护模式，有意贡献者可查看项目官网的贡献指南。
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