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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。

python - BigML Python库,简化机器学习模型创建与管理
APIBigMLGithubPython绑定开源项目机器学习预测模型
BigML Python库为BigML.io API提供了简洁的接口,支持创建、检索、列出、更新和删除BigML资源。兼容Python 3,具备本地预测功能,该库简化了机器学习流程,便于快速构建和部署预测模型。适用于多种数据驱动的决策场景,使机器学习模型的开发和管理变得更加高效。
zero-to-mastery-ml - 从零到精通的机器学习全面指南
GithubScikit-LearnTensorFlowZero to Mastery Machine Learning开源项目数据科学机器学习
本教程涵盖了机器学习从基础到高级的完整学习路径。内容包括代码示例、笔记本、图像和其他资料,均可通过Udemy和zerotomastery.io获取。课程内容包括六步机器学习建模框架、数据科学工具、结构化数据项目、神经网络及深度学习。最新的在线课程材料正在开发中,预计2024年发布更新。此外,还提供学生分享的学习笔记,丰富学习资源。
hands-on-ml-zh - Sklearn和TensorFlow机器学习指南
GithubPythonSklearnTensorFlow开源项目数据分析机器学习
本指南详细介绍了如何使用Sklearn和TensorFlow进行机器学习,包括在线阅读、Docker镜像、PYPI包和NPM包的多种下载方式,并提供了完整的编译和安装步骤。通过该指南,读者能够学习和掌握数据分析及机器学习的实用技能。
pomegranate - Python 中快速、灵活且易于使用的概率建模
GPU支持GithubPyTorchpomegranate开源项目概率建模混合精度支持
新版本将计算后端从Cython迁移到PyTorch,提升了速度和灵活性。新特性包括GPU支持、半精度计算、多变量分布、缺失值处理以及更好的社区贡献。改进后的pomegranate在混合模型、贝叶斯网络和隐马尔科夫模型的构建中表现出色,实现了高度的灵活性和效率。
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。
dlwpt-code - 深入浅出PyTorch深度学习指南
Deep Learning with PyTorchGithubPyTorch开源项目机器学习深度学习编程
《Deep Learning with PyTorch》通过实际项目展示深度学习的基础知识,适合希望掌握PyTorch的开发者、计算机科学家、数据科学家及相关专业学生。书中提供了对深度学习的直观理解,并深入探讨PyTorch的部分功能,适合具备编程基础的读者。作者团队拥有丰富的实践经验和开源项目贡献,确保内容实用且前沿。
ml - 含有CloudxLab课程的机器学习项目和笔记本的资源库
CloudxLabGithubjupyter notebooksnbdime开源项目机器学习项目
此资源库含有CloudxLab课程的机器学习项目和笔记本,提供丰富的学习材料。用户可以自由查阅和探索,优化机器学习技能。通过安装nbdime解决Jupyter笔记本差异对比问题,使版本控制更加友好。访问CloudxLab网站了解更多信息。
PPO-PyTorch - 使用PyTorch实现的简易PPO算法工具
GithubOpenAI gymPPO-PyTorchProximal Policy Optimization开源项目强化学习超参数调整
该项目提供了一个基于PyTorch的简易PPO算法实现,适用于OpenAI Gym环境,帮助初学者理解PPO。更新内容包括整合离散和连续算法,并引入了线性衰减机制。用户可以通过PPO_colab.ipynb在Google Colab中便捷地训练、测试和绘制图表。项目支持单线程执行,并提供日志记录、可视化和动画生成工具。
Mathematics-for-ML - 机器学习数学基础资源大全,线性代数到贝叶斯建模的全面指南
GithubMathematics for Machine Learning信息论开源项目概率论深度学习线性代数
全面的数学资源集合,覆盖机器学习所需的基础和高级数学概念。包括深度学习、概率论、统计学、线性代数和多元微积分,提供书籍、论文和视频讲座链接,帮助系统学习和复习这些重要知识。
MachineLearningNotebooks - Azure Machine Learning Python SDK v1示例库概览
Azure Machine LearningGithubPython SDK开发环境开源项目机器学习计算实例
本存储库MachineLearningNotebooks收录了Azure Machine Learning Python SDK v1的示例代码,包含多个Jupyter笔记本,展示了如何利用Azure ML进行机器学习模型的构建、训练和部署。虽然该版本已停止更新,但仍可为开发者提供有价值的参考。建议用户关注v2 SDK示例库以了解最新功能。这些示例最适合在Azure ML Compute Instance环境中运行,也可在配置了相应azureml包的其他开发环境中使用。
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