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机器学习数学基础资源大全，线性代数到贝叶斯建模的全面指南

Mathematics for Machine Learning 深度学习概率论线性代数信息论 Github 开源项目

全面的数学资源集合，覆盖机器学习所需的基础和高级数学概念。包括深度学习、概率论、统计学、线性代数和多元微积分，提供书籍、论文和视频讲座链接，帮助系统学习和复习这些重要知识。

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介绍知识库相关项目

financial-machine-learning - 金融机器学习资源汇总与实践指南

Github开源项目强化学习深度学习算法交易量化交易金融机器学习

这个项目收集了金融机器学习(FinML)领域的精选工具和应用。主要包括Python资源，涵盖深度学习、强化学习和股票预测模型等。此外还提供交易微服务系统和量化机器学习交易等实用内容。项目为金融科技领域的机器学习应用提供了全面的学习和参考资料。

ML-University - 机器学习免费学习资源库

GitHubGithubML-University开源项目机器学习深度学习自然语言处理

ML-University是一个开源的机器学习学习资源库，汇集了顶尖大学和机构的免费课程。内容涵盖数学基础、机器学习、深度学习、自然语言处理等，适合不同层次的学习者。项目持续更新，提供系统化的学习路径，助力机器学习爱好者提升技能。

ml-road-map - 机器学习基础知识的系统学习路线图

Github人工智能开源项目数学机器学习深度学习编程

ml-road-map项目提供一份系统的机器学习学习路线图，涵盖从基础到进阶的知识体系。该路线图包括编程、数学、机器学习基础、深度学习和自然语言处理等主题，汇集了顶尖教育机构和专家的优质资源。它为学习者提供清晰的学习指南，帮助他们构建机器学习知识体系，为独立探索奠定基础。

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。

MLAlgorithms - 机器学习算法从零实现的简洁教程

Deep learningGithubMachine learning algorithmsPythonRandom ForestsSupport vector machine开源项目

该项目提供简洁清晰的机器学习算法实现代码，适合希望学习算法内部机制或从头实现算法的用户。所有算法均用Python编写，依赖于numpy、scipy和autograd库。包括深度学习、线性回归、逻辑回归、随机森林、支持向量机、K-Means、GMM、KNN、朴素贝叶斯、PCA、因子分解机、受限玻尔兹曼机、t-SNE、梯度提升树和深度Q学习等算法。

mlcourse.ai - 综合性机器学习在线课程理论实践并重

GithubOpenDataSciencemlcourse.ai开源项目数据分析机器学习课程算法

mlcourse.ai是OpenDataScience推出的开放式机器学习课程,涵盖数据分析到梯度提升等10个主题。课程通过理论讲解与实践作业相结合,帮助学习者掌握机器学习技能。提供多语言学习资源,包括文章、视频和编程作业,支持自定进度学习。另有付费作业包供选择,进一步提升学习效果。

openmlsys-zh - 现代机器学习系统设计与实现全面指南

GithubOpenMLSys实现经验开源项目机器学习系统设计原理

该开源项目全面介绍现代机器学习系统的设计和实现，涵盖编程接口、计算图、编译器技术、硬件加速等核心内容。同时探讨推荐系统、联邦学习、强化学习等前沿领域的系统实现。项目内容适合学生、研究人员和开发者，有助于读者深入理解机器学习系统，提升实际应用和开发能力。

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。

ml-pen-and-paper-exercises - 机器学习经典算法笔算练习集

Github变分推断开源项目机器学习概率模型线性代数练习集

ml-pen-and-paper-exercises项目提供机器学习笔算练习题及解答，内容包括线性代数、优化、图模型和推断等主题。习题配有详细解析，适用于自学和教学。项目涵盖隐马尔可夫模型推断、变分推断和蒙特卡洛积分等专业内容。练习集在arXiv发布PDF版本，GitHub仓库开源代码。项目使用知识共享协议，支持学习和贡献。

Machine-Learning-Goodness - 机器学习与人工智能资源汇总

GithubPython人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络

Machine-Learning-Goodness项目汇集了丰富的机器学习和人工智能资源,包括Jupyter notebooks、Python代码、ML项目、库和使用技巧等。项目还收录了推荐书籍、实用工具和优质代码库,涵盖从基础到高级的Python编程、机器学习算法和深度学习内容。通过持续更新,为AI工程师和开发者提供全面的学习参考资料。

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