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python-ecology-lesson

Python生态数据分析开源教程项目

python-ecology-lesson是一个开源教育项目,专注于使用Python分析生态数据。该项目提供从基础到进阶的实践指导,涵盖Python在生态数据处理中的应用。项目采用GitHub工作流,欢迎各类贡献,包括内容更新和错误修复。维护团队为贡献者提供支持,并鼓励新手参与标记为'good first issue'的任务。作为一个协作学习平台,该项目旨在推广Python在生态研究中的应用。

tutorial - 机器学习和深度神经网络算法综合教程
Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络算法
该教程全面介绍机器学习和深度学习算法,涵盖从基础到高级的内容。包括环境搭建、入门指南、框架介绍和核心概念。详细讲解BP神经网络、SVM、决策树等多种算法,以及回归、聚类和贝叶斯等模型。提供丰富的理论知识和实践指导,适合系统学习AI和算法的开发者参考。
Data-Science-Roadmap - 数据科学完整学习路径:从基础到高级
Data AnalyticsData EngineeringData ScienceGithubMachine LearningPython开源项目
该项目提供全面的自学路线图,适合希望进入数据科学领域的人士。内容涵盖数据科学、数据分析和数据工程的区别,编程工具,工作环境准备,以及各阶段的学习资源,如基础的统计学和编程,中级的机器学习和数据工程,高级的深度学习和部署,帮助用户掌握数据科学从入门到部署的全流程技能。
intro-to-deep-learning - 全面实用的深度学习入门课程
GithubJupyter NotebookPython开源项目机器学习深度学习神经网络
这是一个面向深度学习初学者的开源项目,提供全面的入门课程。课程内容包括神经网络基础知识的介绍材料、实践演练和扩展资源。采用Jupyter Notebook形式,鼓励学生动手实践以加深理解。课程涵盖深度学习核心概念,为学习者打下扎实基础,为进一步探索高级主题如GAN和NLP做好准备。项目注重理论与实践结合,并提供深入学习资源。项目内容结构清晰,按主题分类组织,每个主题包含概述、预习建议、实践演示和深入学习资源。课程支持本地运行和Google Colab使用两种方式,增加了学习的灵活性。
eurybia - 开源Python库助力数据和模型偏移检测
EurybiaGithubPython库开源项目数据漂移机器学习模型漂移
Eurybia是一个Python开源库,专注于检测数据和模型偏移,并在模型部署前进行数据验证。该工具生成详细的HTML报告,支持模型性能监控、AI系统审核和治理优化。通过直观的可视化和动态报告,Eurybia简化了数据特征和偏移分析,促进了团队协作和跨部门沟通。
Evolutionary-Algorithm - 遗传算法、进化策略、NEAT等进化算法的实现和可视化教程
GithubMEvoNEAT开源项目莫烦Python进化策略遗传算法
本教程集合展示了遗传算法、进化策略、NEAT等进化算法的实现和可视化。详尽的案例教程包括旅行商问题(Travel Sales Problem)和查找路径(Find Path)示例,有助于学者轻松理解并应用这些复杂的算法。MEvo这一Python包的提供,进一步方便了开发者实施和优化这些算法。
machine-learning-curriculum - 了解机器学习及其工具,全面提升技能指南
Artificial IntelligenceDeep LearningGithubMachine LearningReinforcement LearningTensorFlow开源项目
该教程旨在引导学习机器学习,推荐实用工具和媒体资源,帮助用户融入机器学习领域。内容定期更新,保持新鲜度并移除过时信息。涵盖机器学习、深度学习、强化学习及最佳实践等多个主题,并提供详细的学习资源和书籍推荐。适合从初学者到高级用户,帮助提升机器学习技能,掌握最新技术。
ipython - 交互式计算环境 提升Python开发体验
GithubIPythonPython交互式计算命令行开发工具开源项目
IPython是一个支持多种编程语言的交互式计算环境,专为Python设计。它提供对象内省、输入历史保存、结果缓存和可扩展的自动补全功能。IPython还包含魔法命令系统、灵活配置和会话日志等高级特性,有效提高开发效率。适用于数据分析、科学计算和日常编程等多种场景。
r-novice-inflammation - 基于炎症数据的R语言编程入门课程
GitHubGithubR编程The Carpentries开源项目数据分析软件开发
这是一个开源的R语言入门课程项目,由Software Carpentry开发维护。面向非程序员背景的研究人员,通过分析炎症数据,学习者将掌握模块化编程和数据分析技巧,重点学习使用循环和函数实现自动化和封装。课程侧重实用编程原则,而非R语言的全面讲解,旨在提升学员的数据科学能力。
machine_learning_complete - 机器学习综合教程,涵盖数据处理至深度学习全流程
Github人工智能开源项目数据分析数据可视化机器学习深度学习
machine_learning_complete是一个全面的机器学习资源库,包含35个详细的笔记本教程,覆盖了从Python编程到数据分析、机器学习和深度学习的全面技能。项目自2021年起不断更新,加入了最新的MLOps指南,适合各级别学者和开发人员。
scrapy - 开源Python网络爬虫和数据提取框架
GithubPythonScrapy开源框架开源项目数据抓取网络爬虫
Scrapy是一个基于BSD许可的高效网络爬虫和结构化数据提取框架。它使用Python 3.8+开发,支持Linux、Windows、macOS和BSD等多种操作系统。Scrapy适用于数据挖掘、网站监控和自动化测试等多种场景。项目提供全面的文档和活跃的社区支持,同时也有商业支持选项。作为开源项目,Scrapy欢迎开发者贡献,并严格遵守行为准则。目前,已有众多知名企业将Scrapy应用于大规模网络数据采集工作。
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