Mathematics-for-ML

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

Awesome-System-for-Machine-Learning - 机器学习系统研究资源汇总

AI系统GithubMachine Learning分布式计算大数据开源项目自动化机器学习

此项目汇集了机器学习系统研究的丰富资源，包括数据处理、训练系统和推理系统的开源代码与论文。项目由专门团队维护并定期更新，提供书籍、视频、课程和博客等学习材料，还推荐多篇系统设计的必读白皮书和研究论文，适合各个学习阶段。

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。

pattern_classification - 机器学习和模式分类资源集合

Github开源项目数据预处理机器学习模型评估模式分类聚类分析

该项目汇集了机器学习和模式分类领域的全面资源。内容包括教程、示例代码、数据集、工具和技术说明等。涵盖数据预处理、特征选择、多种算法实现等方面。还提供数据可视化案例、统计模式分类研究、相关书籍和讲座资料。适合学习和应用机器学习技术的研究者和从业者参考使用。

Comprehensive_DL_Tutor - 全面深度学习教程引领零基础进阶专家

AIGithub开源项目教程机器学习深度学习神经网络

该项目提供全面的深度学习教程，涵盖Python科学计算库、机器学习基础和前沿深度学习算法。教程采用循序渐进的方法，融合理论与实践，适合零基础学习者和专业人士。内容持续更新，反映最新技术发展，为深度学习爱好者提供系统学习路径。项目内容包括Python科学计算库、机器学习基础和深度学习算法，适合不同水平的学习者。教程结构清晰，结合理论和实践，提供系统化学习体验。持续更新确保内容紧跟技术前沿，为深度学习领域提供全面且实用的学习资源。

machine-learning-with-ruby - Ruby机器学习资源与教程总览

AIGithubMachine LearningRubyRubyDataScienceRubyNLP开源项目

页面汇集了众多Ruby编程语言的机器学习资源和教程，包括库、数据源、神经网络、深度学习、贝叶斯方法、决策树等多种算法和框架。资源主要来自Ruby Science Foundation、贡献者及日常应用开发，涉及线性回归、SVM等实例教程，助你快速上手并深入应用Ruby进行机器学习。

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。

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。

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。

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

GithubMachine LearningPython代码实现开源项目深度学习罗辑学习

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。

Made-With-ML - 学习设计、开发、部署和迭代机器学习生产系统的开放资源

GithubMLOpsMade With ML开源项目机器学习模型部署软件工程

Made With ML 是开发者学习设计、开发、部署和迭代机器学习生产系统的开放资源。它提供完整课程和代码实践指导，支持本地及云集群环境配置，适合求知欲强的技术人员和研究者。

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