ML-foundations

机器学习基础学科全面导引

Machine Learning Foundations Jon Krohn 线性代数微积分概率与统计 Github 开源项目

该项目提供全面的数学、统计学和计算机科学基础，帮助用户掌握当代机器学习方法。课程涵盖线性代数、微积分、概率与统计以及算法和数据结构，支持通过Jupyter Notebook、YouTube视频、O'Reilly平台和Udemy课程进行学习。适合机器学习从业者、数据科学家、软件开发者和AI爱好者。

文档

machine_learning_basics - 纯Python实现机器学习算法助力深入理解基础原理

GitHubGithubPython开源项目数据预处理机器学习算法实现

该开源项目提供多种机器学习算法的纯Python实现，包括线性回归、决策树和k-means聚类等。项目注重展示算法底层结构，而非追求最高效率。另外还包含数据预处理教程，涵盖图像和数值/分类数据集处理。代码支持在线运行，便于快速实验。作为机器学习入门资源，适合想深入理解算法原理的学习者。

machine-learning - Ocademy开源AI学习平台覆盖Python到MLOps全方位课程

AI学习GithubOcademy开源教育开源项目机器学习深度学习

Ocademy是一个开源AI学习平台,涵盖Python、数据科学、机器学习、深度学习和MLOps等领域。平台提供AI课程清单、生成式AI工具和互动式教程,旨在为所有人创造平等的AI学习机会。项目采用开放协作模式,欢迎社区贡献,致力于帮助繁忙的成年人进入AI领域。

ML-From-Scratch - 深入理解机器学习算法，从基础到实际案例

GithubMachine LearningPythonReinforcement LearningSupervised LearningUnsupervised Learning开源项目

本项目使用Python从零实现多个机器学习模型与算法，旨在展示其内部运作。涵盖监督学习、非监督学习、强化学习和深度学习，并提供多项式回归、CNN分类、生成对抗网络等实际案例，适合希望深入理解机器学习原理的开发者和爱好者。

ml-road-map - 机器学习基础知识的系统学习路线图

Github人工智能开源项目数学机器学习深度学习编程

ml-road-map项目提供一份系统的机器学习学习路线图，涵盖从基础到进阶的知识体系。该路线图包括编程、数学、机器学习基础、深度学习和自然语言处理等主题，汇集了顶尖教育机构和专家的优质资源。它为学习者提供清晰的学习指南，帮助他们构建机器学习知识体系，为独立探索奠定基础。

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。

Machine-Learning-Specialization-Coursera - Machine Learning Specialization 课程资源汇总

Andrew NGCourseraGithubMachine Learning Specialization开源项目监督学习高级学习算法

该项目汇总了Machine Learning Specialization Coursera课程的详细笔记和解决方案，涵盖监督学习、回归、分类、神经网络等多种算法，帮助学习者在理解数学概念的基础上深入掌握机器学习知识。由Andrew NG主讲，适合希望系统学习机器学习并提高实践能力的学习者。

ML-for-High-Schoolers - 面向高中生的机器学习和人工智能学习路径

GithubPython人工智能学习路径开源项目机器学习高中生学习

这个开源项目为高中生设计了一条机器学习和人工智能的学习路径。内容涵盖Python基础、机器学习算法和特定领域深入学习,无需复杂数学知识。通过推荐课程、实践项目和深入学习建议,学生可在短期内掌握相关技能。项目还提供AI领域前沿资讯,帮助学生全面了解这一领域。

ml-road - 全面的机器学习与深度学习资源集合

Deep LearningGithubMachine LearningNLPPyTorchTensorFlow开源项目

此资源库涵盖机器学习和深度学习的全面资源，包括优质课程、电子书和学术论文。通过Coursera、Stanford和Google等知名平台的课程，可深入学习基础和高级的机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习。同时，还提供《机器学习》和《深度学习》等电子书，便于自学和参考。适合想要提高机器学习技术水平的学生、研究人员和行业从业者。

deep-learning-coursera - 深入学习深度学习并探索人工智能领域

Andrew NgCourseraDeep Learning SpecializationGithubMachine LearningNeural Networks开源项目

Coursera上的深度学习专项课程，帮助学习者掌握神经网络和深度学习的关键概念与技术。课程由知名教授Andrew Ng讲授，涵盖基础神经网络构建、参数优化、卷积神经网络和序列模型的实际应用。课程包括丰富的编程作业和案例研究，帮助学习者通过实践巩固知识。无论初学者还是有经验的开发者，都能通过该课程提升深度学习技能，进入人工智能领域。

deep-learning-drizzle - 深度学习与AI在线课程

Github开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理计算机视觉

deep-learning-drizzle 集结了全球顶尖院校与研究机构的深度学习与AI在线课程。覆盖初级到高级课程，涉及自然语言处理、计算机视觉、机器学习等多个领域，提供视频教程及实战操作指南。适合各层次人士学习，助您深入AI领域。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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