MLQuestions

65个机器学习面试问题助您备战2024年技术面试

MLQuestions项目收录65个机器学习和计算机视觉工程师技术面试问题。涵盖偏差-方差权衡、卷积神经网络等主题,并新增自然语言处理问题。提供在线课程和推荐书籍等准备资源。问题内容包括机器学习基础、深度学习技术和计算机视觉算法,适合求职者全面备战2024年技术面试。

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文档

ML-examples - 详细的机器学习教程和示例源代码，涵盖Android、Raspberry Pi和Arm Corstone等多种平台

Arm NNCMSISGithubPyArmNNRaspberry PiTensorFlow Lite开源项目

提供详细的机器学习教程和示例源代码，涵盖Android、Raspberry Pi和Arm Corstone等多种平台。展示TensorFlow Lite模型部署、卷积神经网络训练、多手势识别和火焰检测等项目，助力开发者快速实现高效AI解决方案。源代码均可在GitHub上获取，并配有详细教程，适合所有开发者。

tensorflow-deep-learning - TensorFlow深度学习教程

GithubTensorFlow开源项目深度学习神经网络训练课程

本项目通过展示如何使用TensorFlow和Keras解决多种问题，教授深度学习的基本技能及其应用。课程内容包括关键视频教程、实践练习和项目实战，确保学习者能通过动手操作全面理解深度学习。适合任何级别的学者，帮助你提升个人和职业技能。

NLP-Interview-Notes - 自然语言处理面试全攻略与实战技巧

GithubNLP事件抽取信息抽取关系抽取命名实体识别开源项目

该项目汇总了自然语言处理（NLP）领域的常见面试题和详细解析，包括信息抽取、命名实体识别、关系抽取、事件抽取等方面的内容。项目内容涵盖了对隐马尔科夫模型、最大熵马尔科夫模型、条件随机场以及深度学习结合CRF等算法的详细分析，帮助学习者掌握算法原理和实际应用。此外，还提供了各类实战技巧和常见问题的解决方法，全面助力NLP面试准备。

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。

ML-CaPsule - 全面的机器学习项目集合与实践资源

GithubML-CapsulePython开源项目数据科学机器学习项目集合

ML-CaPsule是一个综合性机器学习资源库，收录了从入门到高级的多个主题。项目包括机器学习基础概念、深度学习、自然语言处理等领域的实践项目。学习者可通过这些资源掌握数据提取、可视化和特征选择等核心技能。此外，项目还涵盖统计学基础和数据科学多个方面的知识，为用户提供全面而实用的学习内容。

Machine-Learning-Goodness - 机器学习与人工智能资源汇总

GithubPython人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络

Machine-Learning-Goodness项目汇集了丰富的机器学习和人工智能资源,包括Jupyter notebooks、Python代码、ML项目、库和使用技巧等。项目还收录了推荐书籍、实用工具和优质代码库,涵盖从基础到高级的Python编程、机器学习算法和深度学习内容。通过持续更新,为AI工程师和开发者提供全面的学习参考资料。

machine_learning_examples - 机器学习示例和教程的精选集合

GithubGoogle ColabTensorflow 2.0data_sciencedeep_learning_coursesmachine_learning_examples开源项目

本页面汇集了多种机器学习的实例和教程，涵盖自然语言处理、时间序列分析、金融工程和深度学习等领域。用户可以通过链接访问详细的课程，每个课程的代码都存放在相应的文件夹中，便于查找和学习。特别指出TensorFlow 2.0及以后的代码主要在Google Colab上，建议通过克隆而非分叉仓库来保持代码的最新状态。

machine-learning-roadmap - 机器学习核心概念与工具指南

GithubMachine Learning开源项目机器学习工具机器学习数学机器学习资源机器学习过程

提供涵盖机器学习问题、流程、工具、数学基础和资源的完整路线图，帮助学习者全面掌握机器学习的核心内容。包含从问题定义到解决方案实施的详细步骤，并推荐相关学习资源，适合机器学习初学者和进阶者。

LLM101n - 深度学习课程教你构建AI讲故事模型

AIGithubLLMPythonTransformer开源项目深度学习

LLM101n深度学习课程从零教授构建AI讲故事模型。内容涵盖语言建模、机器学习、Transformer架构等核心知识，指导学员开发功能完善的Web应用。课程采用Python、C和CUDA编程，适合具备基础计算机科学知识的学习者。除核心AI技术外，还包括分布式优化、量化推理、微调等高级主题，以及多模态AI应用开发。通过实践，学员将掌握AI、大型语言模型和深度学习原理，能够独立创作、优化并为小故事配图。

www.mlcompendium.com - 机器学习与深度学习资源大全，免费公开，便于学习与作者互动

CompendiumDeep LearningGitBookGitHubGithubMachine Learning开源项目

项目为免费非营利教育工具，包含约500个机器学习及深度学习主题，如算法、特征选择、深度学习、NLP、音频处理等，帮助用户节省搜索时间，连接优秀作者。项目持续更新，支持社区贡献，致力于知识共享和教育普及。

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