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scipy_con_2019

SciPy Con 2019教程集锦 涵盖时间序列分析到GPU数据处理

该项目收录了SciPy Con 2019的多个教程,内容包括现代时间序列分析、PyTest、贝叶斯数据科学、GPU数据处理和Hypothesis自动化测试。这些资源涵盖了数据科学的多个方面,适合不同水平的学习者参考。项目提供了原始教程的链接或作者的修改版本,方便读者深入学习各个主题。

data-science-ipython-notebooks - Python, TensorFlow, Scikit-learn 教程
GithubPythonTensorFlow开源项目数据科学机器学习深度学习
项目包含多个IPython笔记本,详解Python及其数据科学库例如TensorFlow、Scikit-learn与NumPy的使用,覆盖数据处理、统计分析到机器学习等多个应用场景。
Data-science - 数据科学项目的综合资源库和实践指南
GitHubGithubMLOpsPython开源项目数据科学机器学习
Data-science项目汇集了丰富的数据科学资源,涵盖MLOps、数据管理、测试和生产力工具等领域。通过文章、代码和视频教程,该项目全面展示了数据科学工作流程,从项目管理到部署。它为数据科学家和机器学习工程师提供了提高效率、构建可靠项目的实用指南。
pythoncode-tutorials - Python编程教程与实践项目集锦
GithubPython开源项目教程机器学习自然语言处理计算机视觉
该项目汇集了大量Python教程资源,内容涉及道德黑客、机器学习、自然语言处理和计算机视觉等领域。教程配有详细代码示例,适合各水平的Python开发者学习和提升技能。项目涵盖从入门到高级的多个方面,为Python爱好者提供了全面的学习平台。
machine-learning - 机器学习与数据科学教程,深度学习、模型部署与强化学习
Githubmachine-learning开源项目强化学习时间序列模型部署深度学习
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。
awesome-python-data-science - Python数据科学资源集合,详解机器学习与深度学习工具
GithubPython工具库开源项目数据科学机器学习深度学习
该项目收集了全面的Python数据科学资源,包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架(如PyTorch和TensorFlow),再到特征工程和数据可视化,用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具,以提高开发和分析效率。
data-science - 数据科学初学者实践教程集合
GithubJavaScriptPython开源项目数据分析数据可视化数据科学
Data Science for Beginners项目提供了一系列Jupyter Notebooks和网页开发代码,涵盖数据科学完整工作流程。项目使用Python、HTML5和JavaScript(特别是D3.js),展示了scikit-learn和PyCaret等工具的应用。内容包括数据收集、预处理、分析、文本分析和可视化,适合数据科学初学者学习实践。项目还包含数据叙事部分,指导如何改进数据可视化,以及提供了作者Medium博客和Observable个人资料的链接,供进一步学习。
Artificial-Intelligence-Deep-Learning-Machine-Learning-Tutorials - 最新的机器学习、深度学习和人工智能教程集锦
AI应用GithubPyTorchTensorFlow开源项目机器学习深度学习
该项目提供了涵盖机器学习、深度学习和人工智能的最新教程,强调在GPU编程、数据中心人工智能以及与Web3相关的可持续人工智能等领域的最新动向。集成了PyTorch、TensorFlow等工具和库的实战案例,助力用户精通深度学习技术,同时展示技术在交通、医疗等领域的应用前景。
relataly-public-python-tutorials - Python机器学习和深度学习项目合集
GithubJupyter notebooksPython开源项目机器学习深度学习生成式AI
本页面汇集了多个用于机器学习、深度学习和分析的Python Jupyter笔记本,涵盖股票预测、图像分类、异常检测、数据可视化等技术内容。每个文件都是一个独立的Python项目,并在博客中有详细介绍。还包括分布式计算、生成式AI和推荐系统等高级主题,提升业务应用能力。访问relataly.com获取更多信息。
Great-Deep-Learning-Tutorials - 全面深度学习教程和实用资源集锦
GithubPyTorch人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
该项目汇集了深度学习领域的优质教程和资源,覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音处理等多个方向。内容包括入门教程、高级课程、技术博客和开源代码库,涵盖模型量化、AutoML、图神经网络等前沿主题。同时提供深度模型训练的实践指南,适合系统学习和深入研究深度学习的人员参考。
datascience - Python在数据科学领域的综合工具与资源探索
GithubJupyterPython数据科学pandas大数据开源项目机器学习
《Awesome Data Science with Python》提供了一套全面的数据科学资源,包含核心Python库如pandas和scikit-learn、多种数据可视化工具、机器学习技术,以及Jupyter环境优化和大数据处理方法。此外,还包括广泛的数据分析和处理教程,适用于不同层次的数据科学研究和应用。
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