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H2O-3教程与培训素材

提供最新的H2O-3教程和培训资源，涵盖R和Python的多个主题，如深度学习、网格搜索和自动建模等。可在此查找详细的相关指南和示例，获取历年重要培训活动的材料，确保教程兼容H2O最新稳定版本。问题和反馈可通过Stack Overflow或H2O Stream Google Group讨论和提交。

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介绍相关项目

awesome-datascience - 一个综合的数据科学学习和应用平台

Data ScienceGithubPythonR语言开源项目数据分析机器学习

此开源项目提供了一个综合的数据科学学习和应用平台，适合初学者和专业人士。包括算法、课程、教程及工具等内容，旨在帮助用户通过数据科学技术解决现实问题。

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。

AI_Tutorial - 自动更新的AI和机器学习技术资料开源项目

Github人工智能大数据开源项目机器学习深度学习算法

AI_Tutorial是一个每日自动更新的开源项目，专注于整理人工智能、机器学习和大数据领域的高质量技术资料。资源来自开源项目官网、技术网站、知名公司博客等。项目涵盖基础知识和前沿实践，旨在提高信息获取效率，为AI工程师提供全面学习资源和解决方案参考，促进行业发展。

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

zero-to-mastery-ml - 从零到精通的机器学习全面指南

GithubScikit-LearnTensorFlowZero to Mastery Machine Learning开源项目数据科学机器学习

本教程涵盖了机器学习从基础到高级的完整学习路径。内容包括代码示例、笔记本、图像和其他资料，均可通过Udemy和zerotomastery.io获取。课程内容包括六步机器学习建模框架、数据科学工具、结构化数据项目、神经网络及深度学习。最新的在线课程材料正在开发中，预计2024年发布更新。此外，还提供学生分享的学习笔记，丰富学习资源。

Tutorial - 为AI爱好者提供全面的学习体验，课程涵盖Linux、Python和Git基础

GithubInternLM书生大模型实战营开源项目算力点闯关挑战

书生大模型实战营为AI爱好者提供全面的学习体验。课程涵盖Linux、Python和Git基础，并深入探讨InternLM、XTuner和OpenCompass等先进工具。通过循序渐进的实践任务，学员可掌握模型训练、部署和评测技能。项目还设立奖励机制和'书生共学计划'，促进知识分享和技术交流。该实战营分为入门、基础和进阶三个阶段，配备详细的任务指南和视频资料。学员可通过完成任务获得算力点奖励，并有机会解锁更高性能的计算资源。项目还包含LMDeploy量化部署、InternVL多模态模型等前沿内容，以及Android端部署等实用技能。

stanford-tensorflow-tutorials - CS 20课程的TensorFlow深度学习代码示例和课程进度

CS 20GithubPythonTensorFlowstanford-tensorflow-tutorials开源项目深度学习

提供斯坦福CS 20课程的TensorFlow代码示例和详细课程笔记，涵盖Python 3.6与TensorFlow 1.4.1，实时更新课程进度，包含前一年课程的资源。详细信息见课程大纲和设置指南。

python - 全方位的Python学习资源

GithubPythonPython书籍开源项目数据科学机器学习编程教程

本页面汇集了全方位的Python学习资源，涵盖最新Python新闻、书籍推荐及在线课程。适合Python初学者及希望深入了解数据科学、网络爬虫或算法交易等特定领域的用户。同时，还推荐了相关的GitHub项目和开发者指南，帮助用户系统性地提升编程技能。

learn-python3 - 系统化学习Python 3编程的在线教程

GithubPython代码学习资源开源项目教程编程语言

该教程提供了系统化的Python 3学习资源，涵盖核心概念、语法和实践应用。内容包括数据类型、控制流、函数和面向对象编程等。教程结构循序渐进，配有示例和练习，适合零基础学习者和希望提升技能的开发者使用。

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。

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