ml-course

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

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。

Machine LearningNaive BayeskNNGradient boostingDeep LearningGithub开源项目

项目介绍

ml-course 项目是一个由 Girafe-AI 组织的机器学习课程,主要面向对机器学习感兴趣的人群。课程按学期进行,提供详细的教学内容和丰富的学习资源,包括录音、幻灯片,以及家庭作业等,帮助学习者全面理解并掌握机器学习相关的知识。

内容和结构

课程安排自2022年9月5日开始,持续数周。每周的主题都会涉及到机器学习领域的重要概念和方法,如 Naive Bayes、kNN、线性代数、线性回归、多元分类、支持向量机(SVM)、主成分分析(PCA)、决策树、梯度提升、深度学习等。

每周学习内容概览

  • 第1周 (05.09.2022): 介绍 Naive Bayes 和 kNN 算法。
  • 第2周 (12.09.2022): 复习线性代数的基础知识。
  • 第3周 (19.09.2022): 讲授线性回归基础。
  • 第4周 (26.09.2022): 探讨线性分类技术。
  • 第5周 (03.10.2022): 介绍 SVM 和 PCA 技术。
  • 第6周 (10.10.2022): 围绕树模型和集成学习展开。
  • 第7周 (17.10.2022): 重点讲解梯度提升技术。
  • 第8周 (24.10.2022): 进行测试复习和讲解。
  • 第9周 (31.10.2022): 引入深度学习的基本概念。
  • 第10周 (07.11.2022): 探讨反向传播(补充内容)。
  • 第11周 (14.11.2022): 讲述 Dropout 和 Batchnorm 技术。
  • 第12周 (21.11.2022): 介绍嵌入技术和 seq2seq 模型。

每周内容均配有相应的录音和幻灯片,部分周还设置了作业,旨在帮助学生巩固所学。

前置知识和参考资料

课程建议参与者具备基础的机器学习和数学知识,可以参考预备知识章节。此外,课程推荐了一些重要的书籍和资料供学生进一步学习,如:

  1. YSDA ML Book(俄语)
  2. 《Probabilistic Machine Learning: An Introduction》
  3. 《Deep Learning Book》中的第一部分

更多附加材料可在 Girafe-AI 的 GitHub 页面上查阅。

贡献者和鸣谢

课程由主要作者 Radoslav Neychev 和 Vladislav Goncharenko 打造。此外,还有一批贡献者共同协作,包括 Iurii Efimov、Nikolay Karpachev 等人。他们的贡献保证了课程的专业性和系统性。

特别感谢 Stanislav Fedotov 等为项目提供了宝贵的支持与建议。

结语

ml-course 是一个系统、详细的机器学习课程,致力为学习者提供专业指导和全面支持,对于想要深入了解机器学习的人士来说,是一个不可错过的学习机会。

编辑推荐精选

AEE

AEE

AI Excel全自动制表工具

AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器,提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能,高效处理 Excel 任务,提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入,适用于企业、教育、金融等多场景。

UI-TARS-desktop

UI-TARS-desktop

基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。

UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。

Wan2.1

Wan2.1

开源且先进的大规模视频生成模型项目

Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。

爱图表

爱图表

全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表

爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。

Qwen2.5-VL

Qwen2.5-VL

一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入

Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。

HunyuanVideo

HunyuanVideo

HunyuanVideo 是一个可基于文本生成高质量图像和视频的项目。

HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力,支持多种分辨率和视频长度选择,能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法,可灵活调整生成参数,满足不同场景的需求,是文本生成图像视频领域的优质工具。

WebUI for Browser Use

WebUI for Browser Use

一个基于 Gradio 构建的 WebUI,支持与浏览器智能体进行便捷交互。

WebUI for Browser Use 是一个强大的项目,它集成了多种大型语言模型,支持自定义浏览器使用,具备持久化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器智能体完成各类任务,无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现,有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用,在 SEO 优化方面,其关键词涵盖浏览器使用、WebUI、大型语言模型集成等,有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。

xiaozhi-esp32

xiaozhi-esp32

基于 ESP32 的小智 AI 开发项目,支持多种网络连接与协议,实现语音交互等功能。

xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目,专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能,如网络连接、OTA 升级、设备激活等,同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者,都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统,为智能设备开发提供强大助力。

olmocr

olmocr

一个用于 OCR 的项目,支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换,并提供测试和报告功能。

olmocr 是一个专注于光学字符识别(OCR)的 Python 项目,由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器,如 vllm、sglang、OpenAI 等,可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能,方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域,有助于提高工作效率和准确性。

飞书多维表格

飞书多维表格

飞书多维表格 ×DeepSeek R1 满血版

飞书多维表格联合 DeepSeek R1 模型,提供 AI 自动化解决方案,支持批量写作、数据分析、跨模态处理等功能,适用于电商、短视频、影视创作等场景,提升企业生产力与创作效率。关键词:飞书多维表格、DeepSeek R1、AI 自动化、批量处理、企业协同工具。

下拉加载更多