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西瓜书公式详解与机器学习理论补充

南瓜书是一个开源项目，对周志华《机器学习》(西瓜书)中的复杂公式进行解析和补充。项目提供详细的公式推导过程，帮助读者理解机器学习核心概念。包含在线阅读、PDF下载和视频教程，适合深入学习机器学习理论的读者。由数学基础扎实的贡献者编写，旨在提升机器学习学习者的理论水平。

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介绍相关项目

handson-ml - Python机器学习基础与实践指南

GithubJupyterMachine LearningPythonScikit-LearnTensorFlow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。

rl-book - 强化学习理论及Python实现的教程和代码

GithubPyTorchReinforcement LearningTensorFlow开源项目理论算法

本书系统介绍强化学习，从基础理论到具体算法实现，包含基于TensorFlow和PyTorch的代码对照，实现经典和现代深度强化学习算法。提供完整数学推导和高质量代码，适合希望深入理解和应用强化学习的读者。

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。

pbdl-book - 将深度学习与物理模拟融合革新数值计算方法

GithubPDE问题Physics-based Deep Learning开源项目数值方法深度学习物理模拟

Physics-based Deep Learning book探讨了深度学习在物理模拟中的应用，重点关注基于场的模拟。内容涵盖监督学习、物理约束、可微分模拟和强化学习等主题，并提供Jupyter notebook实例。该书致力于结合数据驱动方法和传统数值技术，以提升模拟性能。通过流体动力学和不确定性量化等案例，展示了物理深度学习在计算效率和精度方面的应用前景。书中深入探讨了深度学习与物理知识的结合方式，同时保留了对数值方法的深入理解。实例说明如何利用深度学习解决PDE问题，强调了物理约束在学习过程中的重要性。此外，还介绍了差分物理训练和改进的学习方法，为读者提供了全面的物理深度学习入门指南。

MachineLearningWithMe - 全面深入的机器学习算法实践教程

Github人工智能开源项目数据分析机器学习模型算法

MachineLearningWithMe是一个系统化的机器学习教程项目，内容涵盖从环境配置到高级算法的多个方面。项目详细讲解并实现了线性回归、逻辑回归、K近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、聚类和降维等核心算法。特别强调动手实践，指导读者从零开始实现各类算法，并提供泰坦尼克号生还预测等实际案例。此外还包括模型评估、特征工程和集成学习等进阶内容，适合初学到中级水平的学习者深入探索机器学习领域。

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。

machine-learning-yearning-cn - 阅读《机器学习训练秘籍》中文版并参与翻译

CC BY-NC-SA 4.0GithubMachine Learning Yearning开源项目机器学习翻译质量许可协议

在线阅读《机器学习训练秘籍》中文版，了解机器学习训练指南。此版本为预览版，欢迎通过项目Issues、Pull Request或邮件参与翻译改进。本项目遵循CC BY-NC-SA 4.0协议，允许共享和演绎但需署名且非商业使用。

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。

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。

RL-Theory-book - 强化学习理论与算法全面指南

Github人工智能开源项目强化学习深度学习理论算法

该书全面介绍强化学习理论，涵盖从基础到前沿的多个主题。内容包括元启发式方法、经典理论、基于价值和策略的方法、连续控制和基于模型的方法等。同时探讨模仿学习、内在动机和多任务学习等新兴领域。书中系统阐述理论基础和算法洞察，适合强化学习研究者和实践者参考。

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