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。

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

Github人工智能开源项目数据分析机器学习模型算法

MachineLearningWithMe是一个系统化的机器学习教程项目，内容涵盖从环境配置到高级算法的多个方面。项目详细讲解并实现了线性回归、逻辑回归、K近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、聚类和降维等核心算法。特别强调动手实践，指导读者从零开始实现各类算法，并提供泰坦尼克号生还预测等实际案例。此外还包括模型评估、特征工程和集成学习等进阶内容，适合初学到中级水平的学习者深入探索机器学习领域。

Machine_Learning_and_Deep_Learning - 完整的机器学习和深度学习学习路径

GithubPython编程开源项目数据分析机器学习深度学习统计学

该项目提供了从Python基础到机器学习算法的全面学习路径,包含多个模块如数据分析、统计和机器学习。通过教程、代码示例和案例研究,帮助学习者掌握数据科学和AI的核心知识。这是一个开源项目,欢迎社区贡献。

ml-road - 全面的机器学习与深度学习资源集合

Deep LearningGithubMachine LearningNLPPyTorchTensorFlow开源项目

此资源库涵盖机器学习和深度学习的全面资源，包括优质课程、电子书和学术论文。通过Coursera、Stanford和Google等知名平台的课程，可深入学习基础和高级的机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习。同时，还提供《机器学习》和《深度学习》等电子书，便于自学和参考。适合想要提高机器学习技术水平的学生、研究人员和行业从业者。

ML-For-Beginners - 12周机器学习课程，涵盖回归、分类、聚类等经典技术

CurriculumData ScienceGithubMachine LearningMicrosoftScikit-learn开源项目

Microsoft提供的12周机器学习课程，共26节课，帮助初学者学习回归、分类、聚类等经典机器学习技术。课程内容丰富，包括预习复习测验、书面指导、视频演示和项目实践，覆盖基础知识、历史、自然语言处理、时间序列预测和强化学习。通过项目学习方式，学生能在实际操作中掌握新技能。

ML-University - 机器学习免费学习资源库

GitHubGithubML-University开源项目机器学习深度学习自然语言处理

ML-University是一个开源的机器学习学习资源库，汇集了顶尖大学和机构的免费课程。内容涵盖数学基础、机器学习、深度学习、自然语言处理等，适合不同层次的学习者。项目持续更新，提供系统化的学习路径，助力机器学习爱好者提升技能。

courses - AI课程和资源精选合集

AI coursesGithub人工智能开源项目机器学习深度学习自然语言处理

本仓库汇集了各种人工智能课程和资源链接，适合不同学习阶段的用户。涵盖生成式AI、深度学习、自然语言处理等多个主题的免费课程，资源来自麻省理工学院、斯坦福大学、哈佛大学等知名机构。欢迎贡献和建议，共同打造优质的AI学习平台。

machine-learning - 机器学习与数据科学教程，深度学习、模型部署与强化学习

Githubmachine-learning开源项目强化学习时间序列模型部署深度学习

本项目持续更新，介绍了数据科学和机器学习各个主题。内容涵盖深度学习、模型部署、运筹学和强化学习等，提供Jupyter Notebook格式教程，结合Python科学栈（如numpy、pandas）和开源库（如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）进行教学示范，平衡数学符号与实际应用。

Machine-Learning-Roadmap - 机器学习完整学习指南与优质资源推荐

Deep LearningGithubIIT KharagpurKLA CorporationMachine LearningPython开源项目

此页面全面介绍了学习机器学习所需的知识，包括数学和编程基础、机器学习和深度学习课程以及书籍推荐。精选资源助您从零开始掌握机器学习，具备开展项目和参加竞赛的技能。同时，提供热门框架和库的学习资源，适合初学者和进阶者。

ML-foundations - 机器学习基础学科全面导引

GithubJon KrohnMachine Learning Foundations开源项目微积分概率与统计线性代数

该项目提供全面的数学、统计学和计算机科学基础，帮助用户掌握当代机器学习方法。课程涵盖线性代数、微积分、概率与统计以及算法和数据结构，支持通过Jupyter Notebook、YouTube视频、O'Reilly平台和Udemy课程进行学习。适合机器学习从业者、数据科学家、软件开发者和AI爱好者。

AI-Notes - 全面的AI学习资源从理论到实践的系统指南

AIGithub人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络

该项目提供全面的AI学习资源,涵盖机器学习、深度学习和自然语言处理等领域。内容包括数学基础、算法原理及工具应用,从理论到实践构建系统知识。通过Jupyter Notebook和Colab实现互动学习,适合AI初学者和从业者掌握核心概念及最新进展。

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