zero-to-mastery-ml

从零到精通的机器学习全面指南

Zero to Mastery Machine Learning 机器学习数据科学 Scikit-Learn TensorFlow Github 开源项目

本教程涵盖了机器学习从基础到高级的完整学习路径。内容包括代码示例、笔记本、图像和其他资料，均可通过Udemy和zerotomastery.io获取。课程内容包括六步机器学习建模框架、数据科学工具、结构化数据项目、神经网络及深度学习。最新的在线课程材料正在开发中，预计2024年发布更新。此外，还提供学生分享的学习笔记，丰富学习资源。

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介绍相关项目

awesome-full-stack-machine-learning-courses - 精选机器学习工程课程资源大全

Github人工智能开源项目机器学习深度学习计算机科学课程资源

该项目精选顶尖大学公开的机器学习课程资源,覆盖计算机科学、数学统计、人工智能、机器学习、深度学习等领域。还收录大型公司机器学习项目案例,按主题和专业分类整理。资源涵盖从基础到高级应用的完整学习路径,为全面学习机器学习工程提供系统指引。

python-machine-learning-book-2nd-edition - Python机器学习与深度学习实用指南

GithubPackt PublishingPython Machine Learning开源项目数据科学机器学习深度学习

本书详细介绍机器学习和深度学习的核心概念，教你使用Python及其主要库（如Scikit-Learn和TensorFlow）进行数据处理、分类、回归和模型优化。书中包含丰富的示例代码和Jupyter笔记本，帮助读者理解复杂的数学理论和实现步骤，是数据科学家和工程师学习和提升机器学习技能的理想选择。

ILearnDeepLearning.py - 深度学习和数据科学的开源实践项目集

GithubILearnDeepLearning.pyMedium开源项目数据科学深度学习神经网络

此开源项目库集合了多个与深度学习和数据科学相关的小项目，通过实际操作帮助用户理解复杂的神经网络问题。内容包括详细的代码示例和可视化展示，涵盖梯度下降、神经网络数学原理、过拟合分析、优化器选择、卷积神经网络理论及自定义对象检测模型的训练等。适合希望深入了解和实践深度学习技术的用户，内容实用且丰富。

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。

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。

data-science-ipython-notebooks - Python, TensorFlow, Scikit-learn 教程

GithubPythonTensorFlow开源项目数据科学机器学习深度学习

项目包含多个IPython笔记本，详解Python及其数据科学库例如TensorFlow、Scikit-learn与NumPy的使用，覆盖数据处理、统计分析到机器学习等多个应用场景。

Made-With-ML - 学习设计、开发、部署和迭代机器学习生产系统的开放资源

GithubMLOpsMade With ML开源项目机器学习模型部署软件工程

Made With ML 是开发者学习设计、开发、部署和迭代机器学习生产系统的开放资源。它提供完整课程和代码实践指导，支持本地及云集群环境配置，适合求知欲强的技术人员和研究者。

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。

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。

machine-learning-book - 深入使用PyTorch和Scikit-Learn的机器学习指南

GithubMachine LearningPackt PublishingPyTorchScikit-LearnSebastian Raschka开源项目

该书介绍了如何使用PyTorch和Scikit-Learn进行机器学习，内容包含从数据预处理到高级深度学习模型的实现。主要涵盖分类、回归、聚类、神经网络、自然语言处理、生成对抗网络及强化学习等主题，通过实用的代码示例和实际应用帮助读者掌握机器学习技术。无论是初学者还是有经验的开发者，都可以将其作为理解和应用机器学习的重要参考资料。

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