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西瓜书公式详解与机器学习理论补充

机器学习西瓜书南瓜书周志华公式推导Github开源项目

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
mit-deep-learning-book-pdf - MIT深度学习书籍PDF版本下载
Aaron CourvilleGithubIan GoodfellowMIT Deep Learning BookYoshua Bengio开源项目深度学习
《深度学习》由Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville编写，提供完整PDF和分章节PDF版本下载，是学习机器学习和深度学习的重要资源。
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。
fastbook - fastai与PyTorch的深度学习教程
GithubGoogle ColabMOOCPyTorchfastai开源项目深度学习
本项目提供涵盖fastai和PyTorch的深度学习教程，适合初学者与进阶用户。可通过Google Colab在线运行，无需本地配置Python环境。项目还包括MOOC课程及相关书籍，系统化帮助用户学习深度学习技术。
machine-learning-for-trading - 深入解析机器学习在交易策略中的应用，从数据采集到模型实施
Github交易策略开源项目机器学习深度学习算法交易金融数据
《Machine Learning for Trading》第二版系统探索了机器学习在创建、回测及评估交易策略中的作用，涵盖线性回归至深度强化学习等技术，并且重点介绍了金融数据处理和生成对抗网络的使用。全书800页，包含150个实际案例，适合交易和机器学习领域的读者。
cs-self-learning - 全面系统的计算机科学自学开源指南
CS自学Github开源课程开源项目编程语言计算机科学项目实践
这是一份全面的计算机科学自学指南，涵盖编程语言、算法、人工智能等多个领域。指南提供系统化学习路径，汇集优质开源课程资源和项目实践经验。内容包括多种主流编程语言、数学基础、计算机系统、网络、操作系统、编译原理、机器学习等核心领域。通过完成多个实际项目，学习者可以全面提升编程能力和解决问题的技巧。经过2-3年的学习，自学者可以掌握扎实的理论基础和实践能力，为未来的科研或就业做好准备。该指南适合计算机专业学生和有志于转行IT行业的人士使用。
OpenML-Guide - 开源AI知识和资源的全方位指南
AIGithubOpenML Guide开源开源项目机器学习深度学习
Open DeepLearning为AI学习者提供免费、高质量的课程、书籍、教程和研究论文，涵盖从基础到高级的概念，助力掌握最新的AI技术。无论是初学者还是专家，该开源项目旨在通过明确的学习路径简化学习过程。用户还可以通过GitHub、Discord和Twitter参与社区互动，贡献内容、改进资源和提出建议，提升学习效果。
Dive-into-DL-PyTorch - PyTorch实现与教程
项目将《动手学深度学习》原书的MXNet代码实现改为PyTorch，适合对深度学习感兴趣并希望使用PyTorch的用户。无需深度学习或机器学习背景，只需基础数学和编程知识。项目包含Jupyter Notebook代码和Markdown文档，通过Docsify部署，方便在线或本地浏览和运行。
llm-books - LLM应用开发实战与最新技术更新
AI应用开发GithubLLMLangChainRAG专题国内模型厂商开源项目
该项目专注于大语言模型和人工智能应用开发，涵盖LangChain和LlamaIndex等技术。用户可通过本地阅读和构建GitBook镜像学习实战项目，内容包括LLM应用评估、RAG专题和国内模型厂商API解读，并开放交流群供学习者交流与协作。
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。
ML-Course-Notes - 机器学习和AI课程讲义共享平台
CMU Neural Nets for NLPCS224NCS25GithubMIT 6.S191Machine Learning Specialization开源项目
本项目汇集和分享机器学习、自然语言处理（NLP）及人工智能（AI）的课程讲义。用户可以在平台上协作整理笔记，涵盖从基础到高级的学习内容，包括监督学习、无监督学习、深度学习、生成模型及强化学习等。讲义来自多位知名讲师的热门课程，如Andrew Ng的机器学习课程、MIT的深度学习导论及CMU的神经网络与NLP课程，内容权威且实用。加入社区，共同提升学习效果。
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