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python-machine-learning-book-3rd-edition

Python与机器学习代码实例——从基础到高级应用

《Python Machine Learning》第三版全面覆盖了数据预处理、分类、回归、深度学习和强化学习等机器学习领域的核心概念。书中提供了Scikit-Learn和TensorFlow的代码示例,帮助读者掌握模型评估、超参数优化和集成学习等技术。本书适合初学者和进阶用户,通过代码仓库可以获得丰富的实践经验。出版信息:Packt Publishing, 2019年12月12日,ISBN-13: 978-1789955750。

pytorch-book - PyTorch 1.8入门与高级应用指南
GithubPyTorch开源项目深度学习生成对抗网络神经网络自然语言处理
这本书提供了《深度学习框架PyTorch:入门与实践(第2版)》的对应代码,基于PyTorch 1.8编写,内容涵盖基础使用、高级扩展和实战应用三大模块。读者可以学习从安装PyTorch、使用Tensor与自动微分系统、构建神经网络模块到进行数据加载与GPU加速等操作。此外,还讲解了向量化、分布式计算及CUDA扩展的高级技术,并通过图像分类、生成对抗网络、自然语言处理、风格迁移及目标检测等实战项目,深入理解并应用PyTorch进行深度学习开发。
ML-From-Scratch - 深入理解机器学习算法,从基础到实际案例
GithubMachine LearningPythonReinforcement LearningSupervised LearningUnsupervised Learning开源项目
本项目使用Python从零实现多个机器学习模型与算法,旨在展示其内部运作。涵盖监督学习、非监督学习、强化学习和深度学习,并提供多项式回归、CNN分类、生成对抗网络等实际案例,适合希望深入理解机器学习原理的开发者和爱好者。
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。
DeepLearning - 深度学习概念与技术详解
Aaron CourvilleDeep LearningGithubIan GoodfellowYoshua Bengio开源项目深度学习
本项目解析《深度学习》一书,通过数学推导和Python代码实现,涵盖线性代数、概率论、优化算法等基础知识,以及卷积网络、序列建模等深度学习技术。适用于深度学习初学者和从业者,提供详尽的理论和源码实现,帮助掌握深度学习算法。
machine_learning_complete - 机器学习综合教程,涵盖数据处理至深度学习全流程
Github人工智能开源项目数据分析数据可视化机器学习深度学习
machine_learning_complete是一个全面的机器学习资源库,包含35个详细的笔记本教程,覆盖了从Python编程到数据分析、机器学习和深度学习的全面技能。项目自2021年起不断更新,加入了最新的MLOps指南,适合各级别学者和开发人员。
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。
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。
Data-Scientist-Books - 提供AI、深度学习和机器学习相关的推荐书籍列表
AIDLGithubMLResearch开源项目项目实施
该项目提供AI、深度学习和机器学习相关的推荐书籍列表,适合初学者和有经验的研究者。这些书籍帮助读者快速入门,并深入掌握人工智能和机器学习领域的最新技术与应用,提供实际的项目实施指导和建议,从而更高效地完成AI/ML项目。
machine-learning - 机器学习入门,掌握Python与数据分析
GithubMachine LearningPython开源项目数据分析深度学习统计
这个开源项目旨在帮助自学者系统地学习机器学习。内容涵盖Python基础、数据分析、数据可视化、数学和统计,以及机器学习和深度学习的多个在线课程和教程。通过推荐的YouTube视频、Coursera课程和开源项目,提供从基础到高级的学习资源,帮助学习者提升编程与数据分析能力,并逐步进入机器学习和深度学习的领域。
course-v3 - 第三版实用深度学习教程与配套notebooks
GithubPractical Deep Learningcourse-v3fastaifastbooknotebooks开源项目
第三版实用深度学习教程,提供程序员深度学习的实际应用指南。需使用fastai1与配套notebooks,不兼容最新的fastai。如需最新版本教程,请访问指定链接。
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