该项目汇总了斯坦福CS 229机器学习课程的重要概念，包括各机器学习领域的备忘单、课程先修知识的要点及模型训练技巧。这些资料为学习者提供了一个全面的知识库，便于随时复习核心内容。无论是有监督学习、无监督学习，还是深度学习，这里都提供了详细的备忘单。

DI-star是一个为星际争霸II设计的开源AI训练框架。它提供预训练模型、对战演示和训练代码，支持监督学习和强化学习。该平台已训练出大师级AI，并支持多种测试模式。DI-star适用于Windows和Linux系统，为研究人员提供了构建和训练自定义AI代理的工具。

Few-NERD是一个大规模精细标注的命名实体识别数据集，包含8种粗粒度类型、66种细粒度类型、188,200个句子、491,711个实体和4,601,223个标记。支持监督学习和少样本学习的三种基准任务。了解数据集的关键功能、最新更新，以及如何获取数据和运行模型的详细指南。

本项目实现了《统计学习方法》一书中的机器学习算法，涵盖监督学习和无监督学习方法。代码采用Python编写，每行均有详细注释，关键部分标注公式出处。项目还提供相关博客链接，旨在帮助学习者深入理解算法原理，适合机器学习入门者参考学习。

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。

SupContrast是一个开源的监督对比学习框架，致力于提升视觉表征学习效果。该项目实现了监督对比学习和SimCLR算法，在CIFAR数据集上展现出色性能。它提供简洁的损失函数实现，支持自定义数据集，并附有详细运行指南和可视化结果。在ImageNet上，SupContrast实现了79%以上的Top-1准确率。这一工具为计算机视觉领域的研究和应用提供了重要支持。