MLE-Flashcards

机器学习和计算机视觉面试的200多张复习卡片

Machine Learning Computer Vision 深度学习面试准备学习资源 Github 开源项目

提供超过200张涵盖计算机科学、经典机器学习和现代深度学习的复习卡片，帮助准备机器学习工程师面试。这些卡片可帮助回顾和巩固知识，并包含谷歌、特斯拉等公司的面试经验分享。卡片还包括最新的动画问答版本，链接了相关演讲幻灯片和参考资源，适合有一定基础的学习者和希望深入了解的初学者。

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论文

介绍知识库相关项目

machine-learning-roadmap - 机器学习核心概念与工具指南

GithubMachine Learning开源项目机器学习工具机器学习数学机器学习资源机器学习过程

提供涵盖机器学习问题、流程、工具、数学基础和资源的完整路线图，帮助学习者全面掌握机器学习的核心内容。包含从问题定义到解决方案实施的详细步骤，并推荐相关学习资源，适合机器学习初学者和进阶者。

stanford-cs-229-machine-learning - 斯坦福CS 229机器学习课程的重要知识点概述

CheatsheetsGithubMachine LearningStanford CS 229开源项目深度学习监督学习

该项目汇总了斯坦福CS 229机器学习课程的重要概念，包括各机器学习领域的备忘单、课程先修知识的要点及模型训练技巧。这些资料为学习者提供了一个全面的知识库，便于随时复习核心内容。无论是有监督学习、无监督学习，还是深度学习，这里都提供了详细的备忘单。

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。

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。

Compendium-of-free-ML-reading-resources - 机器学习免费学习资源集合书籍论文和在线教程

Github开源项目数据科学机器学习深度学习线性代数统计学

该项目是一个综合性机器学习免费资源集合,涵盖数据分析、数学、统计、机器学习和深度学习等领域。收录内容包括经典教材、最新论文、PDF电子书和在线教程,以英文原版为主。项目提供系统的机器学习知识体系和高质量学习材料,适合入门和进阶学习。资源全面、内容权威、持续更新,定期收录最新开放获取资源,为自学者和研究人员提供最新知识和便利。

machine-learning-for-software-engineers - 为软件工程师提供的学习计划

GitHubGithubZuzooVn开源项目机器学习自学软件工程师

本项目为移动开发软件工程师提供了一个覆盖多个月的学习计划，通过强调实践操作和简化数学理论，帮助他们快速掌握并转型成为机器学习工程师。它囊括了丰富的机器学习资源、书籍和课程，并分享了作者关于通过机器学习找到工作的亲身经历。该项目还鼓励社区贡献，以持续优化学习路径。

Flashka - 智能学习助手将PDF转化为闪卡和测验题

AI工具AI辅导Flashka学习工具考试准备闪卡

Flashka是一款AI驱动的学习工具，可将PDF文档自动转换为闪卡和测验题。通过AI辅导、智能解释和间隔重复等方法，帮助学生高效备考。该工具支持多语言，服务全球100多个国家的用户。Flashka能够节省学习时间，提升学习信心，使考试准备更加轻松。它为用户提供从概念理解到知识测试的全面学习支持。

machine-learning - 机器学习入门,掌握Python与数据分析

GithubMachine LearningPython开源项目数据分析深度学习统计

这个开源项目旨在帮助自学者系统地学习机器学习。内容涵盖Python基础、数据分析、数据可视化、数学和统计，以及机器学习和深度学习的多个在线课程和教程。通过推荐的YouTube视频、Coursera课程和开源项目，提供从基础到高级的学习资源，帮助学习者提升编程与数据分析能力，并逐步进入机器学习和深度学习的领域。

ml-course - 机器学习课程介绍，涵盖基础理论、实操任务和丰富资源

Deep LearningGithubGradient boostingMachine LearningNaive BayeskNN开源项目

这个机器学习课程介绍了从朴素贝叶斯和kNN到深度学习的基础知识。页面提供了详细的课程笔记、视频资料和练习题。适合初学者和进阶学习者，内容包括线性回归、支持向量机和梯度提升等，是系统学习机器学习的理想资源。

Great-Deep-Learning-Tutorials - 全面深度学习教程和实用资源集锦

GithubPyTorch人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络

该项目汇集了深度学习领域的优质教程和资源,覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音处理等多个方向。内容包括入门教程、高级课程、技术博客和开源代码库,涵盖模型量化、AutoML、图神经网络等前沿主题。同时提供深度模型训练的实践指南,适合系统学习和深入研究深度学习的人员参考。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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