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handson-unsupervised-learning

Python实现无监督学习的实用指南

该项目为Python无监督学习提供实践指南,介绍scikit-learn和TensorFlow框架处理未标记数据的方法。涵盖聚类、降维、生成模型等算法,并提供代码示例。项目包含Windows、macOS环境配置说明,支持GPU加速。内容涉及模式发现、异常检测、自动特征工程等应用,适合机器学习从业者参考学习。

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。
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。
practical-machine-learning-with-python - 实际应用中的机器学习与深度学习指南
GithubPractical Machine Learning with PythonPython开源项目数据科学机器学习深度学习
通过结构化的三层方法和实际案例,本书帮助读者掌握机器学习和深度学习技能。内容涵盖scikit-learn、pandas、tensorflow等工具,提供数据处理、特征工程、建模和部署的详细指导,以及多个跨行业的案例研究,支持独立完成端到端的机器学习项目。
python-machine-learning-book-2nd-edition - Python机器学习与深度学习实用指南
GithubPackt PublishingPython Machine Learning开源项目数据科学机器学习深度学习
本书详细介绍机器学习和深度学习的核心概念,教你使用Python及其主要库(如Scikit-Learn和TensorFlow)进行数据处理、分类、回归和模型优化。书中包含丰富的示例代码和Jupyter笔记本,帮助读者理解复杂的数学理论和实现步骤,是数据科学家和工程师学习和提升机器学习技能的理想选择。
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。
Machine-Learning-Guide - 全面的机器学习指南,从基础到前沿应用
Github人工智能开源项目机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉
这份机器学习指南涵盖了从基础概念到前沿技术的各个方面,包括丰富的学习资源、主流框架工具介绍和热门应用领域。指南详细讲解了算法、深度学习、强化学习等核心主题,还提供了CUDA、MATLAB等相关技术的开发指南。涉及计算机视觉、自然语言处理等热门领域,并深入介绍PyTorch、TensorFlow等主流机器学习框架和工具,旨在提高机器学习开发效率。
machine_learning_basics - 纯Python实现机器学习算法 助力深入理解基础原理
GitHubGithubPython开源项目数据预处理机器学习算法实现
该开源项目提供多种机器学习算法的纯Python实现,包括线性回归、决策树和k-means聚类等。项目注重展示算法底层结构,而非追求最高效率。另外还包含数据预处理教程,涵盖图像和数值/分类数据集处理。代码支持在线运行,便于快速实验。作为机器学习入门资源,适合想深入理解算法原理的学习者。
machine-learning - 机器学习入门,掌握Python与数据分析
GithubMachine LearningPython开源项目数据分析深度学习统计
这个开源项目旨在帮助自学者系统地学习机器学习。内容涵盖Python基础、数据分析、数据可视化、数学和统计,以及机器学习和深度学习的多个在线课程和教程。通过推荐的YouTube视频、Coursera课程和开源项目,提供从基础到高级的学习资源,帮助学习者提升编程与数据分析能力,并逐步进入机器学习和深度学习的领域。
ML-From-Scratch - 深入理解机器学习算法,从基础到实际案例
GithubMachine LearningPythonReinforcement LearningSupervised LearningUnsupervised Learning开源项目
本项目使用Python从零实现多个机器学习模型与算法,旨在展示其内部运作。涵盖监督学习、非监督学习、强化学习和深度学习,并提供多项式回归、CNN分类、生成对抗网络等实际案例,适合希望深入理解机器学习原理的开发者和爱好者。
python-machine-learning-book-3rd-edition - Python与机器学习代码实例——从基础到高级应用
GithubPython Machine LearningTensorFlowscikit-learn开源项目数据处理机器学习
《Python Machine Learning》第三版全面覆盖了数据预处理、分类、回归、深度学习和强化学习等机器学习领域的核心概念。书中提供了Scikit-Learn和TensorFlow的代码示例,帮助读者掌握模型评估、超参数优化和集成学习等技术。本书适合初学者和进阶用户,通过代码仓库可以获得丰富的实践经验。出版信息:Packt Publishing, 2019年12月12日,ISBN-13: 978-1789955750。
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