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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。

scikit-learn-videos - 使用scikit-learn学习机器学习实践技能
GithubJupyter NotebookPythonscikit-learn开源项目数据科学机器学习
该项目通过10个scikit-learn视频教程和配套Jupyter notebook,系统讲解机器学习基础知识与实践技能。内容涵盖机器学习概念、Python环境配置、数据处理、模型训练评估、交叉验证和参数优化等。总时长4.5小时,并提供更新的免费在线课程,包含测验和证书,是入门scikit-learn的综合学习资源。
machine_learning_complete - 机器学习综合教程,涵盖数据处理至深度学习全流程
Github人工智能开源项目数据分析数据可视化机器学习深度学习
machine_learning_complete是一个全面的机器学习资源库,包含35个详细的笔记本教程,覆盖了从Python编程到数据分析、机器学习和深度学习的全面技能。项目自2021年起不断更新,加入了最新的MLOps指南,适合各级别学者和开发人员。
awesome-semi-supervised-learning - 半监督学习资源汇总,减少标注成本,提升分类效果
GithubSemi-Supervised Learning分类半监督学习方法开源项目深度学习生成模型
全面整理的半监督学习资源列表,包括最新研究、代码库和各种应用。半监督学习通过结合大量无标签数据和少量有标签数据,减少标注成本并提升模型准确度。资源涵盖计算机视觉、自然语言处理、生成模型、图基方法等多个领域,适用于深度学习框架。提供详细的文献综述、代码实现以及相关书籍和讲座链接,帮助用户了解和应用半监督学习技术。
d2l-zh - 深度学习的全面入门指南
D2L.aiGithub工程技能开源项目数学原理深度学习
《动手学深度学习》是一个免费在线资源,提供概念讲解、数学背景知识和实际代码示例,旨在帮助读者掌握深度学习的原理和应用。该项目致力于培养读者成为能够理解数学原理并实现和改进方法的深度学习应用科学家,适合自学和教学使用,包含可运行的代码和工程技能训练。
hands-on-rl - 实践驱动的强化学习进阶教程
GithubPython开源项目强化学习机器学习深度学习课程
hands-on-rl项目提供一套系统化的强化学习实践教程。该教程涵盖从Q-learning到策略梯度等核心算法,通过递进难度的案例帮助学习者掌握RL技术。内容包括出租车驾驶和登月模拟等实例,并结合深度学习知识。教程提供Python代码实现和详细解释,适合希望深入学习强化学习的研究者和开发者。
Data-science - 数据科学项目的综合资源库和实践指南
GitHubGithubMLOpsPython开源项目数据科学机器学习
Data-science项目汇集了丰富的数据科学资源,涵盖MLOps、数据管理、测试和生产力工具等领域。通过文章、代码和视频教程,该项目全面展示了数据科学工作流程,从项目管理到部署。它为数据科学家和机器学习工程师提供了提高效率、构建可靠项目的实用指南。
Python-AI - 深度学习100例:机器学习与自然语言处理实用案例
GithubPython卷积神经网络开源项目机器学习深度学习自然语言处理
《深度学习100例》开源项目现已开放,提供代码和数据资源,涵盖卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等主题,并包含机器学习和自然语言处理的实用案例。每周更新至少两篇原创文章,最新内容将在公众号首发。可加入技术交流群进行交流与反馈,获取最新技术资源和实战经验。
Machine-Learning-Tutorials - 机器学习与深度学习教程资源
Github人工智能开源项目数据科学机器学习深度学习统计学
机器学习教程仓库包含机器学习与深度学习的主题分类教程、文章和其他资源,专为数据科学、自然语言处理和机器学习领域的初学者和专家设计。资源涵盖从入门介绍、面试资源到专家视频教程,以及涵盖线性回归、决策树等常用算法的详细讲解及实际案例展示。此外,项目还深入探讨了人工智能、图形处理学习和各种重要的机器学习概念。
Statistical-Learning-Method_Code - 《统计学习方法》算法实现与详细注释
Github代码实现开源项目无监督学习机器学习监督学习统计学习方法
本项目实现了《统计学习方法》一书中的机器学习算法,涵盖监督学习和无监督学习方法。代码采用Python编写,每行均有详细注释,关键部分标注公式出处。项目还提供相关博客链接,旨在帮助学习者深入理解算法原理,适合机器学习入门者参考学习。
DeepLearning - 深度学习资源,涵盖教程、图书和实战项目
Github图像处理开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理
探索全面的深度学习资源,涵盖教程、图书和实战项目,适合从新手到专家的每一个阶段。
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