100-Days-Of-ML-Code

100天机器学习编程

100-Days-Of-ML-Code项目通过每天的编程挑战带领学习者深入机器学习领域。覆盖从数据预处理到复杂算法的全面教程，项目内容涵盖线性回归、逻辑回归到决策树等多种算法，每日实践确保理论与实战结合。适合任何级别的开发者提升机器学习技能。

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介绍相关项目

100DaysofMLCode - 100天掌握机器学习编程实践从数据预处理到深度学习

Github分类回归开源项目数据预处理机器学习聚类

100DaysofMLCode是一个为期100天的机器学习编程挑战项目，涵盖数据预处理、回归、分类、聚类、强化学习、自然语言处理和深度学习等主题。项目提供代码示例和日志记录，适合不同水平的开发者学习和实践机器学习技术。作为开源项目，它欢迎社区贡献。

100-Days-Of-ML-Code - 掌握使用Python进行机器学习和深度学习的技巧

100天挑战Github决策树开源项目数据预处理机器学习随机森林

探索100天机器学习代码项目，该项目包括数据预处理和各种机器学习模型的练习，如线性回归、逻辑回归、决策树等。项目还涵盖了无监督学习方法和深入的Python, TensorFlow, Keras在深度学习中的应用。

100daysofcode-with-python-course - Python 100天编程挑战，33个实用项目深入学习

#100DaysOfCode100天编程挑战GithubPython开源项目编程课程项目驱动学习

这个开源项目为#100DaysOfCode挑战提供了系统的Python学习指南。课程包含33个实用Python项目，每个配有简短视频教程。内容涵盖数据结构、Web开发、API使用、GUI开发、自动化测试等多个方面。适合Python初学者和中级开发者，通过100天的编码实践来提升Python技能。

MachineLearning-AI - 250天AI和机器学习实践项目涵盖计算机视觉到优化算法

Github人工智能优化算法开源项目机器学习深度学习计算机视觉

该项目记录250天的人工智能和机器学习实践,涉及计算机视觉、深度学习、图神经网络等多个领域。同时探索蚁群优化、粒子群优化等算法。项目展示从基础到前沿的AI应用,提供丰富的代码实例和学习资源。

MachineLearningWithMe - 全面深入的机器学习算法实践教程

Github人工智能开源项目数据分析机器学习模型算法

MachineLearningWithMe是一个系统化的机器学习教程项目，内容涵盖从环境配置到高级算法的多个方面。项目详细讲解并实现了线性回归、逻辑回归、K近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、聚类和降维等核心算法。特别强调动手实践，指导读者从零开始实现各类算法，并提供泰坦尼克号生还预测等实际案例。此外还包括模型评估、特征工程和集成学习等进阶内容，适合初学到中级水平的学习者深入探索机器学习领域。

Python-100-Days - Python从入门到精通的100天学习计划

GitHubGithubPython学习开源项目教程编程

这是一个系统化的Python学习项目，提供为期100天的学习计划。内容涵盖Python基础语法、面向对象编程、GUI开发、游戏制作、文件处理和数据分析等多个领域。项目通过丰富的实践案例和详细指导，帮助不同水平的学习者掌握Python技能，为未来的职业发展奠定基础。

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-For-Beginners - 12周机器学习课程，涵盖回归、分类、聚类等经典技术

CurriculumData ScienceGithubMachine LearningMicrosoftScikit-learn开源项目

Microsoft提供的12周机器学习课程，共26节课，帮助初学者学习回归、分类、聚类等经典机器学习技术。课程内容丰富，包括预习复习测验、书面指导、视频演示和项目实践，覆盖基础知识、历史、自然语言处理、时间序列预测和强化学习。通过项目学习方式，学生能在实际操作中掌握新技能。

30-Days-Of-Python - 为期30天的Python学习挑战,内容涵盖从基础到高级的编程知识

GithubPython开发环境开源项目数据类型编程学习语法基础

该项目提供为期30天的Python学习挑战,内容涵盖从基础到高级的编程知识。主题包括核心概念如变量、数据类型、条件语句,以及实用技能如文件处理和Web开发。通过每日练习,参与者可系统掌握Python,为进一步学习数据科学、人工智能等领域奠定基础。课程设计通俗易懂,提供丰富实例,适合编程新手及希望提升技能的从业者。

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。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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