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Jupyter

开源算法学习与交互式实践环境

Jupyter项目是一个开源的算法学习平台,提供多种算法实现和交互式演示。用户可在线运行和编辑算法,体验便捷的开发环境。该项目欢迎贡献新算法,包括源代码、数学解释和演示。平台支持数据集使用,并设有贡献指南和行为准则,致力于构建协作学习社区。

intro-to-deep-learning - 全面实用的深度学习入门课程
GithubJupyter NotebookPython开源项目机器学习深度学习神经网络
这是一个面向深度学习初学者的开源项目,提供全面的入门课程。课程内容包括神经网络基础知识的介绍材料、实践演练和扩展资源。采用Jupyter Notebook形式,鼓励学生动手实践以加深理解。课程涵盖深度学习核心概念,为学习者打下扎实基础,为进一步探索高级主题如GAN和NLP做好准备。项目注重理论与实践结合,并提供深入学习资源。项目内容结构清晰,按主题分类组织,每个主题包含概述、预习建议、实践演示和深入学习资源。课程支持本地运行和Google Colab使用两种方式,增加了学习的灵活性。
pandas-ai - 高效数据处理与自然语言交互平台
GithubPandasAIPython开源项目数据分析数据可视化热门自然语言处理
PandasAI是一个强大的Python平台,专为非技术用户设计,通过自然语言轻松查询数据。它不仅帮助技术用户节省时间,还通过Jupyter notebooks或借助FastAPI和Flask轻松部署为REST API。想要了解更多PandasAI Cloud或企业版服务,欢迎联系我们获取详细信息。
ML-ProjectKart - 机器学习和人工智能的优质开源项目集合
GithubML-ProjectKart开源项目机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉
这个平台展示了多种机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理项目,帮助不同水平的用户熟练掌握ML/AI算法。技术从业人员可以通过遵循贡献指南参与项目贡献,获取实践经验并提升技能,推动开源社区的持续发展。
jupyter_client - Jupyter协议实现与内核管理工具
GithubJupyter ClientPython代码贡献开发环境开源项目文档生成
jupyter_client作为Jupyter协议的参考实现,提供内核管理API和客户端功能。它包含jupyter kernelspec入口点,用于安装Jupyter前端内核规范。作为Jupyter生态系统的核心组件,该项目为开发者提供了便捷的内核管理和交互工具,支持代码贡献和文档编写,采用自动代码格式化和共享版权模型。
plotly.py - Python交互式数据可视化库 支持多种科学与统计图表
GithubPython库plotly.py交互式图表开源开源项目数据可视化
plotly.py是基于plotly.js的开源Python数据可视化库,提供超过30种科学、统计和金融图表类型。它支持在Jupyter、HTML文件和Dash应用中创建交互式图表。该库采用声明式API,简单易用且灵活。plotly.py具备静态图像导出功能,并有详细文档和活跃的社区支持。基于MIT许可发布,适用于各类数据分析和可视化需求。
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。
tutorial - 机器学习和深度神经网络算法综合教程
Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络算法
该教程全面介绍机器学习和深度学习算法,涵盖从基础到高级的内容。包括环境搭建、入门指南、框架介绍和核心概念。详细讲解BP神经网络、SVM、决策树等多种算法,以及回归、聚类和贝叶斯等模型。提供丰富的理论知识和实践指导,适合系统学习AI和算法的开发者参考。
mlcourse.ai - 综合性机器学习在线课程 理论实践并重
GithubOpenDataSciencemlcourse.ai开源项目数据分析机器学习课程算法
mlcourse.ai是OpenDataScience推出的开放式机器学习课程,涵盖数据分析到梯度提升等10个主题。课程通过理论讲解与实践作业相结合,帮助学习者掌握机器学习技能。提供多语言学习资源,包括文章、视频和编程作业,支持自定进度学习。另有付费作业包供选择,进一步提升学习效果。
ML-foundations - 机器学习基础学科全面导引
GithubJon KrohnMachine Learning Foundations开源项目微积分概率与统计线性代数
该项目提供全面的数学、统计学和计算机科学基础,帮助用户掌握当代机器学习方法。课程涵盖线性代数、微积分、概率与统计以及算法和数据结构,支持通过Jupyter Notebook、YouTube视频、O'Reilly平台和Udemy课程进行学习。适合机器学习从业者、数据科学家、软件开发者和AI爱好者。
ML-Notebooks - 机器学习笔记本资源库,支持快速搭建和扩展
Github人工智能代码示例开源项目机器学习深度学习自然语言处理
ML-Notebooks为不同的机器学习任务和应用提供了一系列精简且易于扩展的笔记本。项目整合了Codespaces技术,用户仅需几步简单配置,便可启动一个配备完整依赖项的开发环境,非常适合教育和研究使用。从基础入门到深入探索如PyTorch、GNN及GANs等前沿技术,应有尽有。
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