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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。

MachineLearning-QandAI-book - 深入探讨机器学习和人工智能领域的30个核心问题
GithubSebastian Raschka人工智能开源项目机器学习深度学习自然语言处理
该书通过30个章节探讨机器学习和人工智能领域的核心问题,内容涵盖基础概念和前沿技术。涉及多GPU训练范式、Transformer微调、编码器和解码器型LLM差异、视觉Transformer等主题。每章提供详细解释和扩展阅读资料,适合希望扩展知识并了解最新AI技术的读者。
plotai - 使用大型语言模型自动生成Python和Matplotlib图表
GithubLLMMatplotlibPlotAIPython开源项目绘图
PlotAI是一个可以利用大型语言模型生成Python和Matplotlib图表的工具。用户提供输入数据和提示,PlotAI生成代码并展示图表。支持Python脚本和多种Notebook环境。安装后,通过提供OpenAI API密钥即可快速启动,并可选择不同的OpenAI模型进行绘图。
causalml - Python因果推断与提升建模库:causalml
CausalMLGithub个性化推荐因果推断开源项目机器学习营销优化
causalml是一个Python库,集成了机器学习算法用于提升建模和因果推断。它提供标准接口,支持从实验或观察数据中估计条件平均处理效应和个体处理效应。该库适用于广告定向优化和个性化推荐等场景,有助于提高营销效果。causalml实现了多种因果推断方法,并配有详细文档和示例,便于开发者学习和应用。
Data-Scientist-Books - 提供AI、深度学习和机器学习相关的推荐书籍列表
AIDLGithubMLResearch开源项目项目实施
该项目提供AI、深度学习和机器学习相关的推荐书籍列表,适合初学者和有经验的研究者。这些书籍帮助读者快速入门,并深入掌握人工智能和机器学习领域的最新技术与应用,提供实际的项目实施指导和建议,从而更高效地完成AI/ML项目。
dmls-book - 全面设计可靠且适应性强的机器学习系统
Chip HuyenGithubMLOps开源项目机器学习系统生产环境设计
本书介绍了设计可靠、可扩展和易维护的机器学习系统的全面方法。内容涵盖数据工程、指标选择、模型部署、监控和自动化流程,同时探讨了负责任AI的重要性。适合工程师、数据科学家和技术领导者阅读,帮助他们在实际问题中应用机器学习技术。
tutorials - PyTorch Lightning 教程,轻量级可执行笔记本集
GithubJupyter NotebookPytorchLightning开源项目教程机器学习
这是一个开源的 PyTorch Lightning 教程集合,提供轻量级、可执行和可复现的笔记本。项目涵盖 Lightning 的各种应用,包括最佳实践、数据集使用和开发技巧。内容适合不同水平的开发者,从入门到深入学习都有所涉及。
LightGBMLSS - LightGBM概率建模扩展框架 实现全条件分布预测
GithubLightGBMLSS分布预测开源项目机器学习梯度提升概率建模
LightGBMLSS作为LightGBM的扩展框架,实现了单变量目标全条件分布的建模和预测。该框架支持多种分布类型,包括连续、离散和混合分布,并具备归一化流和混合密度等先进功能,能够有效处理复杂的多模态数据。LightGBMLSS自动推导梯度和海森矩阵,集成了超参数优化和可解释性分析功能,同时保持与LightGBM的完全兼容。这一框架为概率建模提供了全面而灵活的解决方案。
azureml-examples - Azure Machine Learning示例库,教程与多语言SDK示例,包括Python、.NET和TypeScript
Azure CLIAzure MLAzure Machine LearningGithubPython SDKdotnet SDK开源项目
Azure Machine Learning示例库涵盖丰富的教程和多语言SDK示例,包括Python、.NET和TypeScript。提供使用Azure CLI扩展的实例,帮助快速上手和深入理解Azure ML功能。项目鼓励社区贡献,并遵循微软开源行为准则。
Deep-Learning-Experiments - 深度学习实验和课程指南,涵盖理论与实践
Deep LearningGithubLLMPyTorchSupervised LearningTransformer开源项目
本页面介绍2023版深度学习实验课程,包括理论与实践内容。涵盖监督学习、多层感知器、优化、正则化、卷积神经网络、变压器、自编码器、生成对抗网络和大型语言模型等主题,并提供开发环境、Python、Numpy、PyTorch及Gradio的实践指南。所有文档和代码示例在GitHub上提供,帮助学习者掌握深度学习技术。
ILearnDeepLearning.py - 深度学习和数据科学的开源实践项目集
GithubILearnDeepLearning.pyMedium开源项目数据科学深度学习神经网络
此开源项目库集合了多个与深度学习和数据科学相关的小项目,通过实际操作帮助用户理解复杂的神经网络问题。内容包括详细的代码示例和可视化展示,涵盖梯度下降、神经网络数学原理、过拟合分析、优化器选择、卷积神经网络理论及自定义对象检测模型的训练等。适合希望深入了解和实践深度学习技术的用户,内容实用且丰富。
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