Alternatives and similar repositories for machine_learning_python

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  主要存储Datawhale组队学习中“计算机视觉”方向的资料。
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  AI比赛经验帖子 & 训练和测试技巧帖子 集锦（收集整理各种人工智能比赛经验帖）
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  阿里天池与Datawhale联合举办二手车价格预测比赛：优胜奖方案代码总结
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• luxuantao / alibaba_tianchi_book
  阿里云天池大赛赛题解析
  ☆152Updated 4 years ago
• murufeng / Awesome-AI-algorithm
  人工智能算法方面的综合资料合集:包括求职面试、机器学习、深度学习、强化学习等方面的资料和代码
  ☆317Updated 4 years ago
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  李航统计学习方法（第二版）的学习笔记，包括：1、每章重点公式的手动推导 2、每章算法的Python自实现 3、学习过程中的笔记与心得 4、每章节的课后习题 5、每周都会按照至少一周一章的进度定时将自己的学习进度更新到这个仓库
  ☆126Updated 5 years ago
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  天池比赛，kaggle等等（Keras/PyTorch实战）
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  计算机视觉项目实战
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• lyhue1991 / PythonAiRoad
  source code of my blogs 😋😋
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  ☆90Updated 5 years ago
• Relph1119 / deeplearning-with-tensorflow-notes
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  ☆177Updated 2 years ago
• aianaconda / TensorFlow_Engineering_Implementation
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  ☆217Updated 4 years ago
• DiHiera / Algorithm_Interview_Notes-Chinese-master
  2018/2019/校招/春招/秋招/算法/机器学习(Machine Learning)/深度学习(Deep Learning)/自然语言处理(NLP)/C/C++/Python/面试笔记
  ☆175Updated 6 years ago
• fengdu78 / Dive-Into-Deep-Learning-PyTorch-PDF
  本项目对中文版《动手学深度学习》中的代码进行了整理
  ☆60Updated 5 years ago
• ben1234560 / DataMiningCase
  基于真实业务上手数据挖掘（银行流失预警）:数据的处理、LightGBM、skLearning包(里面含有：GridSearchCV寻找最优参、StratifiedKFold分层5折切分、_test_Split单次数据切分等)、叠层模型融合、画AUC图、画混淆矩阵图，并输出预…
  ☆99Updated 3 years ago
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  动手学CV-Pytorch版
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  目标检测
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  ☆141Updated 2 years ago
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  天池竞赛-智慧海洋开源代码
  ☆54Updated 5 years ago
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  this is all of my code and data with my deep learning note
  ☆238Updated 2 months ago
• murufeng / awesome-papers
  机器学习，深度学习，自然语言处理，计算机视觉方面的顶级期刊会议论文集
  ☆142Updated 5 years ago
• SpringMagnolia / NLPnote
  Gitbook Address: https://app.gitbook.com/@nlpgroup/s/nlpnote/
  ☆158Updated 4 years ago
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  深度学习500问，以问答形式对常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题进行阐述，以帮助自己及有需要的读者。 全书分为18个章节，50余万字。由于水平有限，书中不妥之处恳请广大读者批评指正。 未完待续............ 如有意合作，联系sc…
  ☆172Updated 6 years ago
• zui0711 / Z-Lab
  Z Lab数据实验室开源代码汇总
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  【Numpy 手写实现】SVM 支持向量机 | KNN K近邻 | Kmeans | Logistic Regression 逻辑回归 | Maximum Entropy 最大熵 | Naive Bayes 朴素贝叶斯 | Perception 感知机 | Decision…
  ☆216Updated 5 years ago
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  这是一个完整的，端到端的机器学习项目，非常适合有一定基础后拿来练习，以提高对完整机器学习项目的认识
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