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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。

machine-learning-experiments - 交互式机器学习实验的集合
GithubJupyter笔记本TensorFlow卷积神经网络开源项目机器学习递归神经网络
该项目展示了一系列交互式机器学习实验,包括Jupyter笔记本来演示模型训练过程,以及在线演示页面来展示模型运行效果。涵盖多层感知机至卷积神经网络等多种技术,适合探索和学习各类机器学习方法。
courses - AI课程和资源精选合集
AI coursesGithub人工智能开源项目机器学习深度学习自然语言处理
本仓库汇集了各种人工智能课程和资源链接,适合不同学习阶段的用户。涵盖生成式AI、深度学习、自然语言处理等多个主题的免费课程,资源来自麻省理工学院、斯坦福大学、哈佛大学等知名机构。欢迎贡献和建议,共同打造优质的AI学习平台。
MEDIUM_NoteBook - 改进时间序列预测与机器学习技术的全面指南
GithubGradient BoostingMLOps开源项目数据科学时间序列预测机器学习
该存储库收录了作者在MEDIUM平台发布的时间序列预测及各种机器学习方法的笔记。内容包含从梯度提升和生存分析模型到使用Keras进行异常检测和特征选择等多个主题。每篇文章提供详细的实现代码,适用于数据科学家和机器学习工程师参考和学习。
Data-Science-Roadmap - 数据科学完整学习路径:从基础到高级
Data AnalyticsData EngineeringData ScienceGithubMachine LearningPython开源项目
该项目提供全面的自学路线图,适合希望进入数据科学领域的人士。内容涵盖数据科学、数据分析和数据工程的区别,编程工具,工作环境准备,以及各阶段的学习资源,如基础的统计学和编程,中级的机器学习和数据工程,高级的深度学习和部署,帮助用户掌握数据科学从入门到部署的全流程技能。
awesome-python - 综合性Python开源资源集合
GithubPython开发工具开源项目框架资源列表
Awesome Python是一个精选的Python框架、库、软件和资源列表,涵盖Web开发、数据分析、机器学习等多个领域。项目包含管理面板、算法实现、异步编程、音频处理、认证、构建工具等类别,为Python开发者提供全面的生态系统资源。该集合适合各层级的开发者参考使用。
awesome-deep-learning - 开源深度学习资源集合,覆盖书籍、课程、视频和研究论文等
Github人工智能大数据开源项目机器学习深度学习神经网络
awesome-deep-learning提供全面的开源深度学习资源集合,覆盖书籍、课程、视频和研究论文等,适合各阶段学习者深入探索。通过更新最新技术和理论,推动知识和技术的不断进步。
awesome-full-stack-machine-learning-courses - 精选机器学习工程课程资源大全
Github人工智能开源项目机器学习深度学习计算机科学课程资源
该项目精选顶尖大学公开的机器学习课程资源,覆盖计算机科学、数学统计、人工智能、机器学习、深度学习等领域。还收录大型公司机器学习项目案例,按主题和专业分类整理。资源涵盖从基础到高级应用的完整学习路径,为全面学习机器学习工程提供系统指引。
the-incredible-pytorch - PyTorch资源,包括教程、项目及工具库等
GithubPyTorch开源项目教程机器学习深度学习神经网络
详尽解析PyTorch生态系统!本项目集成了丰富的教程、库和视频资源,全面覆盖从基本知识到先进技术的不同需求。无论涉及数据可视化、对象检测或模型优化,均提供细致入微的资源,帮助各层次开发者提升机器学习实力。
Computer-Science-Resources - 综合计算机科学学习资源集锦
Github人工智能信息安全开源项目数据库编程语言计算机科学
该项目提供了一个全面的计算机科学资源汇总,内容涵盖入门到高级多个领域。包含算法、数据结构、操作系统、编程语言和人工智能等核心主题,同时也涉及网络安全、数据库和量子计算等前沿领域。资源以多语言形式呈现,为不同背景的学习者提供了丰富的学习材料。
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