Machine-Learning-Specialization-Coursera

Machine Learning Specialization 课程资源汇总

Machine Learning Specialization Coursera Andrew NG 监督学习高级学习算法 Github 开源项目

该项目汇总了Machine Learning Specialization Coursera课程的详细笔记和解决方案，涵盖监督学习、回归、分类、神经网络等多种算法，帮助学习者在理解数学概念的基础上深入掌握机器学习知识。由Andrew NG主讲，适合希望系统学习机器学习并提高实践能力的学习者。

100-Days-Of-ML-Code - 100天机器学习编程

Github开源项目支持向量机机器学习神经网络线性回归逻辑回归

100-Days-Of-ML-Code项目通过每天的编程挑战带领学习者深入机器学习领域。覆盖从数据预处理到复杂算法的全面教程，项目内容涵盖线性回归、逻辑回归到决策树等多种算法，每日实践确保理论与实战结合。适合任何级别的开发者提升机器学习技能。

t81_558_deep_learning - 深度神经网络的应用

Deep LearningGithubJeff HeatonKerasTensorFlowWashington University开源项目

本课程结合先进训练技术和神经网络架构，使学生能够处理表格数据、图像、文本和音频。内容涵盖经典神经网络、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、生成对抗网络（GAN）和强化学习，应用于计算机视觉、时间序列、安全性、自然语言处理（NLP）和数据生成等领域。通过使用Python实现TensorFlow和Keras，课程特别侧重深度学习的实际应用。无需预先了解Python，但需具备基本编程知识。

2018-MachineLearning-Lectures-ESA - 欧洲航天局2018年机器学习系列讲座综述

Github开源项目无监督学习机器学习欧洲航天局深度学习神经网络

该项目汇集了欧洲航天局2018年举办的6场机器学习讲座资源。讲座内容涵盖机器学习导论、线性回归、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络、深度学习、无监督学习和文本挖掘。每场讲座提供视频、幻灯片和实践笔记本，展示了机器学习在航天领域的应用。

awesome-artificial-intelligence - 工具、课程、图书及更多人工智能资源集合

AI工具AI课程Github人工智能开源项目机器学习深度学习

提供AI工具、课程、图书等丰富资源，帮助初学者和专业人士掌握人工智能领域的必备知识与技能。此项目不仅涵盖学习资源，还包括与人工智能相关的代码、视频教程和组织信息，适用于初学者及需进阶研究的AI专业工具和资料。

Deep-Learning-Projects - Jupyter notebook深度学习项目集合与实践指南

GitHubGithubJupyter Notebook开源项目教程深度学习项目

Deep-Learning-Projects是一个包含多个深度学习小项目的GitHub仓库，以Jupyter notebook形式呈现。仓库提供详细的项目说明和配套视频教程，涵盖多个深度学习领域。这些资源为不同水平的学习者和开发者提供了实践机会，有助于从理论到实践的学习过程。

Artificial-Intelligence-Deep-Learning-Machine-Learning-Tutorials - 最新的机器学习、深度学习和人工智能教程集锦

AI应用GithubPyTorchTensorFlow开源项目机器学习深度学习

该项目提供了涵盖机器学习、深度学习和人工智能的最新教程，强调在GPU编程、数据中心人工智能以及与Web3相关的可持续人工智能等领域的最新动向。集成了PyTorch、TensorFlow等工具和库的实战案例，助力用户精通深度学习技术，同时展示技术在交通、医疗等领域的应用前景。

data-science - 开源社区大学提供的数据科学自学课程

GitHubGithub开源教育开源项目数据科学机器学习课程大纲

开源社区大学提供的数据科学自学课程，汇集世界顶尖大学的在线资源。课程覆盖数据科学本科全部内容，包括编程、数学、统计学和机器学习等。学习者可自主安排进度，利用进度跟踪工具和社区支持完成学习。这一免费资源为有志于数据科学领域的学习者提供了全面的教育路径。

resources - IvLabs整理的AI和机器人学习资源库

AIGitHubGithubIvLabs学习资源开源项目机器人

IvLabs发起的开源项目，汇集了人工智能和机器人领域的精选学习资源。涵盖计算机视觉、控制理论、深度学习等多个方向的课程材料，同时提供软件技能、会议信息等辅助内容。资源经过筛选，致力于构建全面的知识体系。项目保持更新，接受高质量内容的贡献。

csinva.github.io - 机器学习与神经科学的互动演示和详尽笔记资源

Githubcsinva因果推断开源项目机器学习研究笔记神经科学

提供机器学习、统计学及神经科学的全面笔记、演示文稿和研究概述，涵盖可解释性、因果推断、迁移学习和不确定性等主题。用户可以访问实用的备忘单和课程笔记，了解最新的研究进展。资源来源包括Chandan在UC Berkeley读博期间积累的丰富资料，适用于相关领域的研究和教学人员。

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