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Machine-Learning-Specialization-Coursera

Machine Learning Specialization 课程资源汇总

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。

ml - 含有CloudxLab课程的机器学习项目和笔记本的资源库
CloudxLabGithubjupyter notebooksnbdime开源项目机器学习项目
此资源库含有CloudxLab课程的机器学习项目和笔记本,提供丰富的学习材料。用户可以自由查阅和探索,优化机器学习技能。通过安装nbdime解决Jupyter笔记本差异对比问题,使版本控制更加友好。访问CloudxLab网站了解更多信息。
Daily-DeepLearning - 全面计算机基础、Python应用、数据科学及机器学习指南
GithubPython开源项目操作系统数据结构机器学习深度学习
提供丰富的计算机科学教育资源,涵盖数据结构、操作系统、计算机网络等基础课程。Python和数据科学部分包括numpy、pandas、matplotlib等流行库的使用教程。机器学习和深度学习部分涉及逻辑回归、集成学习、RNN、CNN等理论及实践内容,适合初学者及进阶学习者掌握计算机科学与人工智能技术。
NYU-DLSP20 - NYU深度学习2020课程资料与视频
GitHubGithubJupyter NotebookMinicondaNYU-DLSP20Python开源项目
该资源库提供2020年NYU深度学习课程的全面资料,包括视频和文本格式。适用于Mac、Ubuntu和Windows系统,用户需安装Miniconda和相关Python包,通过Git获取课程资源。课程使用Jupyter Notebook和JupyterLab进行数据探索和可视化,推荐使用暗色主题以获得最佳效果。
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。
OpenUnivCourses - 免费顶尖大学的人工智能和机器学习课程
Artificial IntelligenceDeep LearningGithubMachine LearningNatural Language ProcessingReinforcement Learning开源项目
通过此页面,您可以找到麻省理工学院、斯坦福大学、伯克利大学、卡内基梅隆大学、纽约大学等顶尖高校提供的免费在线课程。这些课程涵盖深度学习、强化学习、自然语言处理、数据结构和人工智能等热门领域。每个课程都有多个年份的资源链接,方便获取最新和过往课程资料,支持学术研究与职业发展。
reinforcement_learning_course_materials - 强化学习完整开源课程资料 包括讲义练习和视频
GithubPython开源项目强化学习教学视频练习题课程材料
这个项目提供了全面的强化学习课程资料,包含讲义、练习题及答案和教学视频。内容覆盖从基础到高级的强化学习知识,如马尔可夫决策过程、动态规划、蒙特卡洛方法和时序差分学习等。每个主题配有详细讲解和Python代码实现。所有资料均为开源,适合自学者和教育工作者使用。该资源为强化学习的学习和教学提供了实用全面的材料支持。
CS224n-Reading-Notes - 斯坦福CS224n课程学习笔记与NLP资源汇总
CS224nGithub开源项目斯坦福大学深度学习自然语言处理课程笔记
该项目整理了斯坦福大学CS224n自然语言处理课程的学习资料,包括视频、课件和笔记摘要。内容涵盖NLP深度学习核心知识,提供多种学习资源链接。项目还推荐了相关参考书籍和博客,为NLP学习者提供全面的学习指南。
machine-learning-for-software-engineers - 为软件工程师提供的学习计划
GitHubGithubZuzooVn开源项目机器学习自学软件工程师
本项目为移动开发软件工程师提供了一个覆盖多个月的学习计划,通过强调实践操作和简化数学理论,帮助他们快速掌握并转型成为机器学习工程师。它囊括了丰富的机器学习资源、书籍和课程,并分享了作者关于通过机器学习找到工作的亲身经历。该项目还鼓励社区贡献,以持续优化学习路径。
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。
awesome-ai-ml-dl - 涵盖人工智能、机器学习和深度学习的综合资源和学习平台
AIDLGithubJavaMLNLP开源项目
awesome-ai-ml-dl项目集中于人工智能、机器学习及深度学习领域,提供全面的学习笔记与精选资源。适用于工程师、开发者和数据科学家等专业人员,帮助他们更有效地获取知识和资源。此项目促进了学习的乐趣并使相关资料易于获取。
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