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阅读《机器学习训练秘籍》中文版并参与翻译

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。

transferlearning - 最新迁移学习综述、研究和教程资源
GithubTransfer Learning开源项目机器学习负迁移领域泛化领域自适应
探索迁移学习的最新论文、理论综述、研究领域等。页面提供丰富教程和代码库,助力你从基础到高级应用的学习。适合各级读者深入理解迁移学习的关键技术及前沿动态。
must-read-papers-for-ml - 精选机器学习和数据科学必读论文资源集
Github开源项目数据科学机器学习深度学习神经网络论文集
本项目汇集了数据科学、机器学习和深度学习领域的重要论文和综述文章。涵盖数据预处理、深度学习技术、推荐系统和计算机视觉等多个主题。资源按重要性分类,并提供链接,方便读者学习和追踪最新进展。项目持续更新,欢迎贡献新的学术资源。
machine-learning-for-the-web - 交互式机器学习在Web应用中的实践教程
GithubRunwayMLTensorFlow.jsml5.js开源项目机器学习神经网络
项目为Web开发者和创意工作者提供了机器学习在浏览器环境中的应用指南。内容覆盖预训练模型运行、自定义数据模型创建等全流程,聚焦机器学习在创意项目中的实际应用。涉及图像/声音分类、人脸/姿势识别、多媒体生成等主题,运用迁移学习、卷积神经网络等技术。通过实践,参与者可掌握常见机器学习模型的工作原理、训练方法及其在创意领域的应用潜力。
rl-book - 强化学习理论及Python实现的教程和代码
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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。
MachineLearning-AI - 250天AI和机器学习实践项目 涵盖计算机视觉到优化算法
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该项目记录250天的人工智能和机器学习实践,涉及计算机视觉、深度学习、图神经网络等多个领域。同时探索蚁群优化、粒子群优化等算法。项目展示从基础到前沿的AI应用,提供丰富的代码实例和学习资源。
pytorch-book - PyTorch 1.8入门与高级应用指南
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这本书提供了《深度学习框架PyTorch:入门与实践(第2版)》的对应代码,基于PyTorch 1.8编写,内容涵盖基础使用、高级扩展和实战应用三大模块。读者可以学习从安装PyTorch、使用Tensor与自动微分系统、构建神经网络模块到进行数据加载与GPU加速等操作。此外,还讲解了向量化、分布式计算及CUDA扩展的高级技术,并通过图像分类、生成对抗网络、自然语言处理、风格迁移及目标检测等实战项目,深入理解并应用PyTorch进行深度学习开发。
ML-ProjectKart - 机器学习和人工智能的优质开源项目集合
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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。
mit-deep-learning-book-pdf - MIT深度学习书籍PDF版本下载
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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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该项目提供AI、深度学习和机器学习相关的推荐书籍列表,适合初学者和有经验的研究者。这些书籍帮助读者快速入门,并深入掌握人工智能和机器学习领域的最新技术与应用,提供实际的项目实施指导和建议,从而更高效地完成AI/ML项目。
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