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机器学习与数据科学教程，深度学习、模型部署与强化学习

machine-learning深度学习模型部署强化学习时间序列Github开源项目

本项目持续更新，介绍了数据科学和机器学习各个主题。内容涵盖深度学习、模型部署、运筹学和强化学习等，提供Jupyter Notebook格式教程，结合Python科学栈（如numpy、pandas）和开源库（如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）进行教学示范，平衡数学符号与实际应用。

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介绍相关项目
ml-road - 全面的机器学习与深度学习资源集合
Deep LearningGithubMachine LearningNLPPyTorchTensorFlow开源项目
此资源库涵盖机器学习和深度学习的全面资源，包括优质课程、电子书和学术论文。通过Coursera、Stanford和Google等知名平台的课程，可深入学习基础和高级的机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习。同时，还提供《机器学习》和《深度学习》等电子书，便于自学和参考。适合想要提高机器学习技术水平的学生、研究人员和行业从业者。
deep-learning-drizzle - 深度学习与AI在线课程
Github开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理计算机视觉
deep-learning-drizzle 集结了全球顶尖院校与研究机构的深度学习与AI在线课程。覆盖初级到高级课程，涉及自然语言处理、计算机视觉、机器学习等多个领域，提供视频教程及实战操作指南。适合各层次人士学习，助您深入AI领域。
100DaysofMLCode - 100天掌握机器学习编程实践从数据预处理到深度学习
Github分类回归开源项目数据预处理机器学习聚类
100DaysofMLCode是一个为期100天的机器学习编程挑战项目，涵盖数据预处理、回归、分类、聚类、强化学习、自然语言处理和深度学习等主题。项目提供代码示例和日志记录，适合不同水平的开发者学习和实践机器学习技术。作为开源项目，它欢迎社区贡献。
financial-machine-learning - 金融机器学习资源汇总与实践指南
Github开源项目强化学习深度学习算法交易量化交易金融机器学习
这个项目收集了金融机器学习(FinML)领域的精选工具和应用。主要包括Python资源，涵盖深度学习、强化学习和股票预测模型等。此外还提供交易微服务系统和量化机器学习交易等实用内容。项目为金融科技领域的机器学习应用提供了全面的学习和参考资料。
AI-Notes - 全面的AI学习资源 从理论到实践的系统指南
AIGithub人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
该项目提供全面的AI学习资源,涵盖机器学习、深度学习和自然语言处理等领域。内容包括数学基础、算法原理及工具应用,从理论到实践构建系统知识。通过Jupyter Notebook和Colab实现互动学习,适合AI初学者和从业者掌握核心概念及最新进展。
100-Days-Of-ML-Code - 掌握使用Python进行机器学习和深度学习的技巧
100天挑战Github决策树开源项目数据预处理机器学习随机森林
探索100天机器学习代码项目，该项目包括数据预处理和各种机器学习模型的练习，如线性回归、逻辑回归、决策树等。项目还涵盖了无监督学习方法和深入的Python, TensorFlow, Keras在深度学习中的应用。
machine-learning-list - 机器学习入门与语言模型学习指南
ElicitGithub开源项目机器学习深度学习生产部署语言模型
这个指南旨在帮助员工掌握机器学习，尤其是语言模型的知识。内容涵盖从基础到高级，通过推荐阅读的论文和资源，了解生产部署与长期扩展的重要技术和方法。
ML-Notebooks - 机器学习笔记本资源库，支持快速搭建和扩展
Github人工智能代码示例开源项目机器学习深度学习自然语言处理
ML-Notebooks为不同的机器学习任务和应用提供了一系列精简且易于扩展的笔记本。项目整合了Codespaces技术，用户仅需几步简单配置，便可启动一个配备完整依赖项的开发环境，非常适合教育和研究使用。从基础入门到深入探索如PyTorch、GNN及GANs等前沿技术，应有尽有。
python-machine-learning-book-3rd-edition - Python与机器学习代码实例——从基础到高级应用
GithubPython Machine LearningTensorFlowscikit-learn开源项目数据处理机器学习
《Python Machine Learning》第三版全面覆盖了数据预处理、分类、回归、深度学习和强化学习等机器学习领域的核心概念。书中提供了Scikit-Learn和TensorFlow的代码示例，帮助读者掌握模型评估、超参数优化和集成学习等技术。本书适合初学者和进阶用户，通过代码仓库可以获得丰富的实践经验。出版信息：Packt Publishing, 2019年12月12日，ISBN-13: 978-1789955750。
data-science - 开源社区大学提供的数据科学自学课程
GitHubGithub开源教育开源项目数据科学机器学习课程大纲
开源社区大学提供的数据科学自学课程，汇集世界顶尖大学的在线资源。课程覆盖数据科学本科全部内容，包括编程、数学、统计学和机器学习等。学习者可自主安排进度，利用进度跟踪工具和社区支持完成学习。这一免费资源为有志于数据科学领域的学习者提供了全面的教育路径。
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