scipy_con_2019

SciPy Con 2019教程集锦涵盖时间序列分析到GPU数据处理

SciPy Con 2019 教程时间序列分析 PyTest 贝叶斯数据科学 Github 开源项目

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。

文档

Compendium-of-free-ML-reading-resources - 机器学习免费学习资源集合书籍论文和在线教程

Github开源项目数据科学机器学习深度学习线性代数统计学

该项目是一个综合性机器学习免费资源集合,涵盖数据分析、数学、统计、机器学习和深度学习等领域。收录内容包括经典教材、最新论文、PDF电子书和在线教程,以英文原版为主。项目提供系统的机器学习知识体系和高质量学习材料,适合入门和进阶学习。资源全面、内容权威、持续更新,定期收录最新开放获取资源,为自学者和研究人员提供最新知识和便利。

uvadlc_notebooks - 深度学习系列教程，覆盖优化、Transformer、图神经网络等多个主题

GithubJAX+FlaxPyTorchUvA Deep Learning Tutorials开源项目教程深度学习

这套深度学习教程有助于理解理论知识，涵盖优化、Transformer、图神经网络等主题。基于PyTorch和PyTorch Lightning框架，并提供JAX+Flax实现。教程支持本地运行、Google Colab和Snellius集群，多种方式供选择。每个教程包含详细的笔记本，实现理论与实践相结合。本课程与正式作业和考试相关，适合想深入了解深度学习及应用的学习者。

awesome-jupyter - Jupyter生态系统的全面资源列表

GithubJupyter交互式笔记本开源项目数据可视化科学计算

这是一份全面的Jupyter生态系统资源列表,包括运行时环境、协作工具、可视化库、表格处理、渲染发布、版本控制等多个方面。列表还涵盖JupyterLab扩展、测试工具、特定领域项目和托管解决方案。该列表为数据科学家和开发者提供了充分利用Jupyter生态系统的参考资源。

learn-modern-python - 现代Python教程，AI代理与GPT开发入门

AI开发GithubPython开源项目数据分析类型提示设计模式

learn-modern-python项目提供全面的现代Python课程，专注于自定义GPT和AI代理开发。课程内容包括类型提示、编程最佳实践和数据分析，配套视频教程、教科书和实践项目。适合专业开发者提升Python技能，为AI和机器学习领域深入学习做准备。

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

awesome-AI-for-time-series-papers - 时间序列分析领域的人工智能前沿研究与资源集锦

AIGithub开源项目数据挖掘时间序列机器学习深度学习

这是一个全面收录人工智能在时间序列分析(AI4TS)领域最新研究成果的资源库。项目汇集了顶级AI会议和期刊发表的论文、教程和综述，涉及时间序列、时空数据、事件数据等多个方面。资源库实时更新NeurIPS、ICML、KDD等重要会议的相关论文，为AI4TS领域的研究人员和工程师提供了丰富且及时的学术参考。

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。

must-read-papers-for-ml - 精选机器学习和数据科学必读论文资源集

Github开源项目数据科学机器学习深度学习神经网络论文集

本项目汇集了数据科学、机器学习和深度学习领域的重要论文和综述文章。涵盖数据预处理、深度学习技术、推荐系统和计算机视觉等多个主题。资源按重要性分类,并提供链接,方便读者学习和追踪最新进展。项目持续更新,欢迎贡献新的学术资源。

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。

Comprehensive_DL_Tutor - 全面深度学习教程引领零基础进阶专家

AIGithub开源项目教程机器学习深度学习神经网络

该项目提供全面的深度学习教程，涵盖Python科学计算库、机器学习基础和前沿深度学习算法。教程采用循序渐进的方法，融合理论与实践，适合零基础学习者和专业人士。内容持续更新，反映最新技术发展，为深度学习爱好者提供系统学习路径。项目内容包括Python科学计算库、机器学习基础和深度学习算法，适合不同水平的学习者。教程结构清晰，结合理论和实践，提供系统化学习体验。持续更新确保内容紧跟技术前沿，为深度学习领域提供全面且实用的学习资源。

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