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

introtodeeplearning - MIT开源深度学习课程，掌握云端实验技能

GPUGithubJupyter notebookMIT Introduction to Deep LearningPython开源项目谷歌Colaboratory

MIT的深度学习课程提供完整的代码和实验指导，帮助学习者自主完成实验。课程内容包括讲座视频、幻灯片及云端运行的Jupyter笔记本。实验在Google Colaboratory中运行，无需下载。课程使用mitdeeplearning Python包，简化编程过程。详细的实验提交说明和竞赛指南确保学习者掌握深度学习技能。

handson-ml - Python机器学习基础与实践指南

GithubJupyterMachine LearningPythonScikit-LearnTensorFlow开源项目

该项目通过Python教授机器学习基本原理，包含《Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》书中的示例代码和习题解答。用户可以使用Colab、Binder和Deepnote在线体验这些notebooks，或通过Anaconda在本地安装项目进行学习。详细介绍了安装步骤和常见问题解决方法，帮助用户理解和应用机器学习技术。

MLAlgorithms - 机器学习算法从零实现的简洁教程

Deep learningGithubMachine learning algorithmsPythonRandom ForestsSupport vector machine开源项目

该项目提供简洁清晰的机器学习算法实现代码，适合希望学习算法内部机制或从头实现算法的用户。所有算法均用Python编写，依赖于numpy、scipy和autograd库。包括深度学习、线性回归、逻辑回归、随机森林、支持向量机、K-Means、GMM、KNN、朴素贝叶斯、PCA、因子分解机、受限玻尔兹曼机、t-SNE、梯度提升树和深度Q学习等算法。

Book-Mathematical-Foundation-of-Reinforcement-Learning - 强化学习数学基础入门指南

GitHubGithub开源项目强化学习教学视频数学基础算法

该书提供强化学习领域的数学友好入门指南,涵盖基本概念到经典算法。通过精心设计的数学讲解和示例,帮助读者理解核心思想。配套中英文视频课程,适合本科生、研究生、研究人员和从业者。基于作者多年教学经验,旨在引导读者进入强化学习领域。

Ai-Learn - 人工智能学习材料，包括Python基础、机器学习、数据挖掘及深度学习

GithubPython人工智能开源项目数据分析机器学习深度学习

Ai-Learn提供全面的人工智能学习材料，包括Python基础、机器学习、数据挖掘及深度学习。项目通过200多个案例、数据集与教程，协助学习者高效学习与避免常见错误，适合各层次人士。

Machine-Learning-Guide - 全面的机器学习指南，从基础到前沿应用

Github人工智能开源项目机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉

这份机器学习指南涵盖了从基础概念到前沿技术的各个方面，包括丰富的学习资源、主流框架工具介绍和热门应用领域。指南详细讲解了算法、深度学习、强化学习等核心主题，还提供了CUDA、MATLAB等相关技术的开发指南。涉及计算机视觉、自然语言处理等热门领域，并深入介绍PyTorch、TensorFlow等主流机器学习框架和工具，旨在提高机器学习开发效率。

datascience - 数据科学学习路线图从基础到高级的系统指南

Github开源项目数据分析数据库数据科学概率论统计学

这是一个系统的数据科学学习路线图项目，涵盖了从基础数学到高级统计分析的关键知识点。内容包括矩阵代数、哈希函数、关系代数等基础，以及数据库操作、ETL、NoSQL等实用技能，还有数据可视化和探索性分析等统计学内容。该项目为数据科学学习者提供了一个全面且结构化的学习框架。

Made-With-ML - 学习设计、开发、部署和迭代机器学习生产系统的开放资源

GithubMLOpsMade With ML开源项目机器学习模型部署软件工程

Made With ML 是开发者学习设计、开发、部署和迭代机器学习生产系统的开放资源。它提供完整课程和代码实践指导，支持本地及云集群环境配置，适合求知欲强的技术人员和研究者。

AI-Notes - 全面的AI学习资源从理论到实践的系统指南

AIGithub人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络

该项目提供全面的AI学习资源,涵盖机器学习、深度学习和自然语言处理等领域。内容包括数学基础、算法原理及工具应用,从理论到实践构建系统知识。通过Jupyter Notebook和Colab实现互动学习,适合AI初学者和从业者掌握核心概念及最新进展。

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。

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