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机器学习和模式分类资源集合

该项目汇集了机器学习和模式分类领域的全面资源。内容包括教程、示例代码、数据集、工具和技术说明等。涵盖数据预处理、特征选择、多种算法实现等方面。还提供数据可视化案例、统计模式分类研究、相关书籍和讲座资料。适合学习和应用机器学习技术的研究者和从业者参考使用。

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。
awesome-multi-task-learning - 精选多任务学习资源集合 涵盖数据集代码库和研究论文
Github多任务学习开源项目机器学习神经网络自然语言处理计算机视觉
此项目汇集了多任务学习(MTL)领域的精选资源,包含数据集、代码库和研究论文。涉及计算机视觉、自然语言处理、强化学习等多个领域的MTL基准测试和数据集。另外还收录了MTL架构、优化方法和任务关系学习等相关研究。对于研究人员和工程师深入学习和应用MTL技术而言,这是一个极具参考价值的资源库。
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。
classifier - Ruby实现的文本分类和语义分析库
ClassifierGithubLSI开源项目文本分类机器学习贝叶斯分类
Classifier是一个Ruby开源库,实现了贝叶斯分类和潜在语义索引算法。它提供文本分类、语义分析、搜索和聚类功能,适用于多种文本处理任务。该库具有良好的性能和扩展性,同时保持了使用简便性。Classifier提供了详细文档和示例,便于开发者快速上手和集成。
Deep-learning-in-cloud - 深度学习云计算资源和工具综合指南
GithubMLOps云GPU免费计算资源开源项目模型部署深度学习
这个开源项目汇集了云端深度学习资源和工具信息。内容包括GPU云服务比较、云GPU提供商列表、定价和试用信息、模型部署平台、MLOps工具以及学术优惠。项目旨在帮助开发者和企业选择合适的云计算资源,提高模型训练效率并降低成本。此外还提供了模型部署和MLOps相关指导,为深度学习全生命周期提供参考。无论是个人开发者还是企业,都能在这里找到适合自己需求的云计算资源和工具。
awesome-lego-machine-learning - 乐高积木领域机器学习应用资源精选
GithubLEGO分拣机开源项目数据集机器学习零件分类
这个精选列表汇集了乐高积木领域的机器学习应用和资源。内容涵盖零件分类、自动分拣、数据集、渲染技术等多个方面,包括应用程序、开源项目、学术论文和工具。列表为乐高爱好者和机器学习研究者提供了丰富参考,无论是构建分拣系统还是研究模型生成,都能找到有价值的信息。
ML-examples - 详细的机器学习教程和示例源代码,涵盖Android、Raspberry Pi和Arm Corstone等多种平台
Arm NNCMSISGithubPyArmNNRaspberry PiTensorFlow Lite开源项目
提供详细的机器学习教程和示例源代码,涵盖Android、Raspberry Pi和Arm Corstone等多种平台。展示TensorFlow Lite模型部署、卷积神经网络训练、多手势识别和火焰检测等项目,助力开发者快速实现高效AI解决方案。源代码均可在GitHub上获取,并配有详细教程,适合所有开发者。
Ai-Learn - 人工智能学习材料,包括Python基础、机器学习、数据挖掘及深度学习
GithubPython人工智能开源项目数据分析机器学习深度学习
Ai-Learn提供全面的人工智能学习材料,包括Python基础、机器学习、数据挖掘及深度学习。项目通过200多个案例、数据集与教程,协助学习者高效学习与避免常见错误,适合各层次人士。
ML-Course-Notes - 机器学习和AI课程讲义共享平台
CMU Neural Nets for NLPCS224NCS25GithubMIT 6.S191Machine Learning Specialization开源项目
本项目汇集和分享机器学习、自然语言处理(NLP)及人工智能(AI)的课程讲义。用户可以在平台上协作整理笔记,涵盖从基础到高级的学习内容,包括监督学习、无监督学习、深度学习、生成模型及强化学习等。讲义来自多位知名讲师的热门课程,如Andrew Ng的机器学习课程、MIT的深度学习导论及CMU的神经网络与NLP课程,内容权威且实用。加入社区,共同提升学习效果。
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