ml_hacks

机器学习实践与教程资源集锦

ml_hacks项目是一个机器学习资源库，收录了多种算法实现和教程。内容涵盖参数调优、集成学习、异常检测等实践示例，以及机器学习入门、数据分析等基础教程。项目还包括核方法、类别不平衡等专题研究，并提供深度学习和PyTorch相关材料，适合不同水平的学习者参考。

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介绍相关项目

machine-learning-book - 深入使用PyTorch和Scikit-Learn的机器学习指南

GithubMachine LearningPackt PublishingPyTorchScikit-LearnSebastian Raschka开源项目

该书介绍了如何使用PyTorch和Scikit-Learn进行机器学习，内容包含从数据预处理到高级深度学习模型的实现。主要涵盖分类、回归、聚类、神经网络、自然语言处理、生成对抗网络及强化学习等主题，通过实用的代码示例和实际应用帮助读者掌握机器学习技术。无论是初学者还是有经验的开发者，都可以将其作为理解和应用机器学习的重要参考资料。

ML-YouTube-Courses - YouTube上的机器学习课程清单

AI教育DAIR.AIGithub开源项目机器学习深度学习自然语言处理

发掘DAIR.AI整理的YouTube机器学习课程清单，覆盖从基础到高级的各类主题，如决策树、神经网络和深度学习。课程适合不同水平的学习者，帮助你提升机器学习技能。

awesome-ml-for-cybersecurity - 网络安全机器学习资源综合指南

Github入侵检测开源项目恶意软件检测数据集机器学习网络安全

该项目汇集了机器学习在网络安全领域应用的关键资源,包括数据集、论文、书籍、演讲等。内容全面涵盖理论与实践,为研究人员和从业者提供了解和应用机器学习解决网络安全问题的参考指南。

practicalAI-cn - PyTorch与Google Colab下的机器学习与深度学习实践

GithubGoogle ColabPyTorchpracticalAI开源项目机器学习深度学习

通过practicalAI-cn项目，任何水平的学习者都可以从基础到进阶掌握机器学习与深度学习技能。项目使用PyTorch实现核心算法，并提供多种notebooks，涵盖线性回归、卷积神经网络等多种模型。无需复杂的环境设置，可通过Google Colab直接运行，进行产品级的面向对象编程学习，助力从数据中获取有价值的见解。

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。

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。

CV - 深度学习视频教程及笔记资源

GithubJupyter NotebookPytorch开源项目数据集深度学习视频讲解

本项目提供深度学习视频讲解及笔记资源，涵盖Pytorch、李沐、吴恩达等名师课程，并附有详细的数据集和实用工具。适合从事AI算法开发、图像处理及语音识别方向的求职者，并提供多家知名企业的内推机会，帮助自学者搭建交流平台，实现技术突破和职业发展。

aws-ai-ml-workshop-kr - AWS人工智能与机器学习韩语学习资源库

AI/MLAWSGithubSageMaker开源项目机器学习深度学习

此项目是AWS AI/ML韩语学习资源库，包含多类示例代码，涵盖AI服务、应用AI、SageMaker、集成应用及生成式AI等领域。提供丰富学习材料和实践案例，适合不同水平的开发者深入了解AWS AI/ML服务。资源包括自学指南和实际应用示例，全面支持韩语用户学习和应用AWS人工智能技术。项目还包括AWS Neuron相关示例，涉及Inferentia和Tranium等技术，为开发者提供更广泛的AWS AI基础设施应用知识。资源库采用Apache 2.0许可证，鼓励社区贡献，但目前正在完善外部贡献机制。

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。

awesome-multi-task-learning - 精选多任务学习资源集合涵盖数据集代码库和研究论文

Github多任务学习开源项目机器学习神经网络自然语言处理计算机视觉

此项目汇集了多任务学习(MTL)领域的精选资源,包含数据集、代码库和研究论文。涉及计算机视觉、自然语言处理、强化学习等多个领域的MTL基准测试和数据集。另外还收录了MTL架构、优化方法和任务关系学习等相关研究。对于研究人员和工程师深入学习和应用MTL技术而言,这是一个极具参考价值的资源库。

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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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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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