Book-Mathematical-Foundation-of-Reinforcement-Learning

强化学习数学基础入门指南

强化学习数学基础算法教学视频 GitHub Github 开源项目

该书提供强化学习领域的数学友好入门指南,涵盖基本概念到经典算法。通过精心设计的数学讲解和示例,帮助读者理解核心思想。配套中英文视频课程,适合本科生、研究生、研究人员和从业者。基于作者多年教学经验,旨在引导读者进入强化学习领域。

handson-ml - Python机器学习基础与实践指南

GithubJupyterMachine LearningPythonScikit-LearnTensorFlow开源项目

该项目通过Python教授机器学习基本原理，包含《Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》书中的示例代码和习题解答。用户可以使用Colab、Binder和Deepnote在线体验这些notebooks，或通过Anaconda在本地安装项目进行学习。详细介绍了安装步骤和常见问题解决方法，帮助用户理解和应用机器学习技术。

OpenML-Guide - 开源AI知识和资源的全方位指南

AIGithubOpenML Guide开源开源项目机器学习深度学习

Open DeepLearning为AI学习者提供免费、高质量的课程、书籍、教程和研究论文，涵盖从基础到高级的概念，助力掌握最新的AI技术。无论是初学者还是专家，该开源项目旨在通过明确的学习路径简化学习过程。用户还可以通过GitHub、Discord和Twitter参与社区互动，贡献内容、改进资源和提出建议，提升学习效果。

Dive-into-DL-TensorFlow2.0 - TensorFlow 2.0 深度学习中文教程与代码实现

GithubTensorFlow2代码重构动手学深度学习开源项目机器学习深度学习

本项目将《动手学深度学习》一书中的MXNet代码改为TensorFlow 2.0实现，提供完整的中文学习资源，涵盖线性回归、卷积神经网络、循环神经网络等核心内容。适合对深度学习感兴趣的初学者，只需掌握基础数学和Python编程即可入门。

ml-pen-and-paper-exercises - 机器学习经典算法笔算练习集

Github变分推断开源项目机器学习概率模型线性代数练习集

ml-pen-and-paper-exercises项目提供机器学习笔算练习题及解答，内容包括线性代数、优化、图模型和推断等主题。习题配有详细解析，适用于自学和教学。项目涵盖隐马尔可夫模型推断、变分推断和蒙特卡洛积分等专业内容。练习集在arXiv发布PDF版本，GitHub仓库开源代码。项目使用知识共享协议，支持学习和贡献。

pytorch-book - PyTorch 1.8入门与高级应用指南

GithubPyTorch开源项目深度学习生成对抗网络神经网络自然语言处理

这本书提供了《深度学习框架PyTorch：入门与实践（第2版）》的对应代码，基于PyTorch 1.8编写，内容涵盖基础使用、高级扩展和实战应用三大模块。读者可以学习从安装PyTorch、使用Tensor与自动微分系统、构建神经网络模块到进行数据加载与GPU加速等操作。此外，还讲解了向量化、分布式计算及CUDA扩展的高级技术，并通过图像分类、生成对抗网络、自然语言处理、风格迁移及目标检测等实战项目，深入理解并应用PyTorch进行深度学习开发。

From-0-to-Research-Scientist-resources-guide - 适用于具备基础编程知识或计算机科学背景的人士的深入学习指南

Github优化理论开源项目数学基础机器学习深度学习自然语言处理

该资源指南适用于具备基础编程知识或计算机科学背景的人士，目的在于培养其成为专注于深度学习和自然语言处理领域的研究科学家。指南全面介绍自顶向下及自底向上的学习方法，并详细列出数学基础、机器学习、深度学习等核心领域的资源，帮助用户找到匹配的学习路线。

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。

machine-learning-list - 机器学习入门与语言模型学习指南

ElicitGithub开源项目机器学习深度学习生产部署语言模型

这个指南旨在帮助员工掌握机器学习，尤其是语言模型的知识。内容涵盖从基础到高级，通过推荐阅读的论文和资源，了解生产部署与长期扩展的重要技术和方法。

programming-math-science - 全面的编程、数学和科学免费学习资源集锦

Github学习资源开源项目数学科学算法编程

该项目整合了计算机编程、数学和科学领域的免费学习资源。内容涉及人工智能、机器学习、算法、图形学、网络编程等多个方向，从入门到高级主题一应俱全。提供的教材、教程和在线课程链接质量上乘，为自学者提供了系统学习的路径。资源列表涵盖广泛，从基础编程到前沿科技领域均有涉及。汇集了众多高质量的免费教程、电子书和在线课程，适合不同层次的学习者使用。内容持续更新，紧跟技术发展趋势，是编程爱好者和科技从业者的理想学习参考。

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。

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