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pyprobml

提供Python 3代码,用于复现《概率机器学习:入门》和《概率机器学习:高级主题》书中的图表

pyprobml项目提供Python 3代码,用于复现《概率机器学习:入门》和《概率机器学习:高级主题》书中的图表。该项目采用numpy、scipy、matplotlib、sklearn等标准库,以及JAX、Tensorflow和Torch等深度学习框架。用户可在本地运行或通过Colab使用,适合需要高性能计算的用户也支持Google Cloud Platform。本项目目前处于维护模式,有意贡献者可查看项目官网的贡献指南。

runbooks - 基于Kubernetes的开源机器学习Notebook平台
GithubKubernetesLLMSubstratus开源模型开源项目机器学习平台
这是一个基于Kubernetes的开源机器学习Notebook平台,提供统一的跨云环境支持,实现类似Colab的无缝体验。用户可通过低代码或无代码方式微调LLM模型,安装简单且依赖最小化。该平台简化了机器学习工作流程,使模型训练和部署更为便捷。它支持多种主流云平台,适用于需要高效管理和运行机器学习任务的研究人员和开发者,尤其适合大规模分布式训练和推理场景。
MAPIE - 开源机器学习不确定性量化与风险控制库
GithubMAPIE不确定性量化保证覆盖率开源项目机器学习预测区间
MAPIE是一个开源Python库,用于量化机器学习模型的不确定性和控制风险。它计算可控覆盖率的置信预测区间,适用于回归、分类和时间序列分析。MAPIE还可控制多标签分类和语义分割等复杂任务的风险。该库兼容各类模型,遵循scikit-learn API,基于同行评审算法提供理论保证。MAPIE仅依赖scikit-learn和numpy,支持Python 3.7及以上版本。
colabpro - AI环境性能监控与日志统计工具
GithubHuggingface开源项目故障排查日志模型环境监控统计
ColabPro是一个专注于AI环境性能监控的开源项目。通过日志统计功能,该工具能实时跟踪环境变量,帮助开发者及时发现潜在问题。ColabPro旨在提高AI创作过程的稳定性和效率,适用于需要高性能AI环境的研究和开发工作。
DeepLearning - 深度学习概念与技术详解
Aaron CourvilleDeep LearningGithubIan GoodfellowYoshua Bengio开源项目深度学习
本项目解析《深度学习》一书,通过数学推导和Python代码实现,涵盖线性代数、概率论、优化算法等基础知识,以及卷积网络、序列建模等深度学习技术。适用于深度学习初学者和从业者,提供详尽的理论和源码实现,帮助掌握深度学习算法。
Daily-DeepLearning - 全面计算机基础、Python应用、数据科学及机器学习指南
GithubPython开源项目操作系统数据结构机器学习深度学习
提供丰富的计算机科学教育资源,涵盖数据结构、操作系统、计算机网络等基础课程。Python和数据科学部分包括numpy、pandas、matplotlib等流行库的使用教程。机器学习和深度学习部分涉及逻辑回归、集成学习、RNN、CNN等理论及实践内容,适合初学者及进阶学习者掌握计算机科学与人工智能技术。
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。
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。
Machine-Learning-Goodness - 机器学习与人工智能资源汇总
GithubPython人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
Machine-Learning-Goodness项目汇集了丰富的机器学习和人工智能资源,包括Jupyter notebooks、Python代码、ML项目、库和使用技巧等。项目还收录了推荐书籍、实用工具和优质代码库,涵盖从基础到高级的Python编程、机器学习算法和深度学习内容。通过持续更新,为AI工程师和开发者提供全面的学习参考资料。
conformal-prediction - 严谨量化机器学习不确定性的开源框架
Github不确定性量化共形预测开源项目机器学习置信区间预测集
Conformal Prediction 是一个开源项目,提供严谨的机器学习不确定性量化方法。项目包含多个即用型示例,涵盖图像分类、回归等应用,无需原始数据和模型即可运行。研究人员和开发者可轻松上手此技术,探索其在实际问题中的应用,为模型增添可靠的不确定性估计。
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