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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。

CS-Ebook - 计算机科学技术电子书推荐,覆盖基础到高级学习
Github人工智能开源项目数据分析算法编程语言计算机网络
「CS-Ebook」提供广泛的计算机科学技术电子书籍,涵盖从计算机基础到专业领域如编程语言、软件工程、数据分析及人工智能。书单定期更新,含多个领域的经典书籍,适合不同阶段的学习需求。
LLMs-from-scratch - 简明易懂的GPT类大语言模型构建与训练教程
Build a Large Language ModelGPTGithubLLM开源项目微调预训练
本书详细介绍了如何从零开始编码、构建和训练GPT类大语言模型。提供逐步指导、清晰图示和示例,适合教育用途的小型模型开发,并包含大模型预训练权重加载和微调的代码示例。
Daily-DeepLearning - 全面计算机基础、Python应用、数据科学及机器学习指南
GithubPython开源项目操作系统数据结构机器学习深度学习
提供丰富的计算机科学教育资源,涵盖数据结构、操作系统、计算机网络等基础课程。Python和数据科学部分包括numpy、pandas、matplotlib等流行库的使用教程。机器学习和深度学习部分涉及逻辑回归、集成学习、RNN、CNN等理论及实践内容,适合初学者及进阶学习者掌握计算机科学与人工智能技术。
Machine-Learning-Tutorials - 机器学习与深度学习教程资源
Github人工智能开源项目数据科学机器学习深度学习统计学
机器学习教程仓库包含机器学习与深度学习的主题分类教程、文章和其他资源,专为数据科学、自然语言处理和机器学习领域的初学者和专家设计。资源涵盖从入门介绍、面试资源到专家视频教程,以及涵盖线性回归、决策树等常用算法的详细讲解及实际案例展示。此外,项目还深入探讨了人工智能、图形处理学习和各种重要的机器学习概念。
machine-learning-roadmap - 机器学习核心概念与工具指南
GithubMachine Learning开源项目机器学习工具机器学习数学机器学习资源机器学习过程
提供涵盖机器学习问题、流程、工具、数学基础和资源的完整路线图,帮助学习者全面掌握机器学习的核心内容。包含从问题定义到解决方案实施的详细步骤,并推荐相关学习资源,适合机器学习初学者和进阶者。
jupyter-book - 将计算材料转化为高质量数字出版物的开源工具
GithubJupyter Book交互式书籍开源工具开源项目文档生成计算内容
Jupyter Book是一款开源工具,专门用于将计算材料转化为高质量的数字出版物。支持markdown和Jupyter笔记本格式,整合代码、引用和公式等元素。通过简单命令即可运行代码、缓存结果,并生成交互式网页书籍和PDF文档。由Executable Book Project维护,目前处于活跃开发阶段。
Developing-Kaggle-Notebooks - Kaggle Notebooks数据分析实战指南
GithubKaggleNotebooks开源项目数据分析机器学习编程
本书全面介绍Kaggle Notebooks数据分析技巧,涵盖数据探索、可视化、代码优化等方面。通过实用示例讲解各类数据集分析方法,帮助读者提升技能,提高Kaggle排名。适合不同水平的数据科学爱好者学习参考。
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。
awesome-AI-books - 聚集了包括AI基础理论、数学、深度学习等多方面的书籍和PDF资源
Github人工智能开源项目数据挖掘机器学习深度学习量子计算
awesome-AI-books聚集了包括AI基础理论、数学、深度学习等多方面的书籍和PDF资源。详尽的章节覆盖了数据挖掘、机器学习实战与最新学术研究,为初学者到研究者的AI学习提供综合性帮助。
Machine_Learning_and_Deep_Learning - 完整的机器学习和深度学习学习路径
GithubPython编程开源项目数据分析机器学习深度学习统计学
该项目提供了从Python基础到机器学习算法的全面学习路径,包含多个模块如数据分析、统计和机器学习。通过教程、代码示例和案例研究,帮助学习者掌握数据科学和AI的核心知识。这是一个开源项目,欢迎社区贡献。
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