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深入理解机器学习理论的关键概念与应用

Key-book 机器学习理论导引机器学习 Datawhale 参考笔记 Github 开源项目

《钥匙书》是《机器学习理论导引》的补充读物，帮助读者理解机器学习中的七大关键概念：可学性、复杂度、泛化界、稳定性、一致性、收敛率和遗憾界。通过详细的证明补充、案例解析和概念扩展，解决读者在学习中遇到的难题，提供实时更新的在线阅读资源，非常适合深入研究机器学习理论的读者。

rl-book - 强化学习理论及Python实现的教程和代码

GithubPyTorchReinforcement LearningTensorFlow开源项目理论算法

本书系统介绍强化学习，从基础理论到具体算法实现，包含基于TensorFlow和PyTorch的代码对照，实现经典和现代深度强化学习算法。提供完整数学推导和高质量代码，适合希望深入理解和应用强化学习的读者。

machine-learning-yearning-cn - 阅读《机器学习训练秘籍》中文版并参与翻译

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在线阅读《机器学习训练秘籍》中文版，了解机器学习训练指南。此版本为预览版，欢迎通过项目Issues、Pull Request或邮件参与翻译改进。本项目遵循CC BY-NC-SA 4.0协议，允许共享和演绎但需署名且非商业使用。

Data-Scientist-Books - 提供AI、深度学习和机器学习相关的推荐书籍列表

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Deep-Learning-Interview-Book - 详尽介绍深度学习求职面试所需的各类知识

Deep Learning Interview BookGithub开源项目机器学习求职攻略深度学习自然语言处理

该指南全面涵盖深度学习领域的求职面试知识，包括数学、机器学习、深度学习、强化学习、计算机视觉、图像处理、自然语言处理、SLAM、推荐算法、数据结构与算法、编程语言（C/C++/Python）、深度学习框架等，旨在帮助求职者高效准备面试。

Machine-Learning-Guide - 全面的机器学习指南，从基础到前沿应用

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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-for-trading - 深入解析机器学习在交易策略中的应用，从数据采集到模型实施

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《Machine Learning for Trading》第二版系统探索了机器学习在创建、回测及评估交易策略中的作用，涵盖线性回归至深度强化学习等技术，并且重点介绍了金融数据处理和生成对抗网络的使用。全书800页，包含150个实际案例，适合交易和机器学习领域的读者。

d2l-en - 互动深度学习教程，结合代码、数学与讨论

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Book-Mathematical-Foundation-of-Reinforcement-Learning - 强化学习数学基础入门指南

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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。

MachineLearningWithMe - 全面深入的机器学习算法实践教程

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practical-mlops-book - MLOps实践指南从概念到生产部署

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该书全面阐述MLOps实践，包括基础概念和高级部署策略。探讨持续交付、AutoML、监控和日志等主题，并针对AWS、Azure、GCP等云平台给出实施方法。结合代码示例和案例研究，指导读者将机器学习模型部署到生产环境。

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