Alternatives and similar repositories for OUCML

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  简单粗暴 TensorFlow 2 | A Concise Handbook of TensorFlow 2 | 一本简明的 TensorFlow 2 入门指导教程
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  本项目将《动手学深度学习》(Dive into Deep Learning)原书中的MXNet实现改为PyTorch实现。
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  本项目将《动手学深度学习》(Dive into Deep Learning)原书中的MXNet实现改为TensorFlow 2.0实现，项目已得到李沐老师的认可
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• INTERMT / Awesome-PyTorch-Chinese
  【干货】史上最全的PyTorch学习资源汇总
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• xavier-zy / Awesome-pytorch-list-CNVersion
  Awesome-pytorch-list 翻译工作进行中......
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  Statistical learning methods, 统计学习方法(第2版)[李航] [笔记, 代码, notebook, 参考文献, Errata, lihang]
  ☆6,128Updated last year
• zergtant / pytorch-handbook
  pytorch handbook是一本开源的书籍，目标是帮助那些希望和使用PyTorch进行深度学习开发和研究的朋友快速入门，其中包含的Pytorch教程全部通过测试保证可以成功运行
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• fendouai / PyTorchDocs
  PyTorch 官方中文教程包含 60 分钟快速入门教程，强化教程，计算机视觉，自然语言处理，生成对抗网络，强化学习。欢迎 Star，Fork！
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• apachecn / pytorch-doc-zh
  Pytorch 中文文档
  ☆4,189Updated 3 months ago
• chenyuntc / pytorch-book
  PyTorch tutorials and fun projects including neural talk, neural style, poem writing, anime generation (《深度学习框架PyTorch：入门与实战》)
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• WenDesi / lihang_book_algorithm
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  exercise for nndl
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• Vay-keen / Machine-learning-learning-notes
  周志华《机器学习》又称西瓜书是一本较为全面的书籍，书中详细介绍了机器学习领域不同类型的算法(例如：监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、集成降维、特征选择等)，记录了本人在学习过程中的理解思路与扩展知识点，希望对新人阅读西瓜书有所帮助！
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• fengdu78 / lihang-code
  《统计学习方法》的代码实现
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• czy36mengfei / tensorflow2_tutorials_chinese
  tensorflow2中文教程，持续更新(当前版本:tensorflow2.0)，tag: tensorflow 2.0 tutorials
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• d2l-ai / berkeley-stat-157
  Homepage for STAT 157 at UC Berkeley
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• TingsongYu / PyTorch_Tutorial
  《Pytorch模型训练实用教程》中配套代码
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• MingchaoZhu / DeepLearning
  Python for《Deep Learning》，该书为《深度学习》(花书) 数学推导、原理剖析与源码级别代码实现
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  数据科学的笔记以及资料搜集
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  机器学习初学者公众号作品
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• amusi / Deep-Learning-Interview-Book
  深度学习面试宝典（含数学、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理和SLAM等方向）
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  Machine Learning Yearning 中文版 - 《机器学习训练秘籍》 - Andrew Ng 著
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  [译] 面向机器学习的特征工程
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• datawhalechina / leedl-tutorial
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  深度学习与PyTorch入门实战视频教程 配套源代码和PPT
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  deeplearning.ai（吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源）
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• nndl / nndl.github.io
  《神经网络与深度学习》 邱锡鹏著 Neural Network and Deep Learning
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  手写实现李航《统计学习方法》书中全部算法
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  深度学习入门开源书，基于TensorFlow 2.0案例实战。Open source Deep Learning book, based on TensorFlow 2.0 framework.
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