marsggbo / machine_learning_basics_notesLinks
机器学习白板推导系列笔记总结
☆31Updated 5 years ago
Alternatives and similar repositories for machine_learning_basics_notes
Users that are interested in machine_learning_basics_notes are comparing it to the libraries listed below
Sorting:
- 张志华 机器学习导论 MOOC 讲义☆130Updated 3 years ago
- 《Pattern Recognition and Machine Learning》阅读讨论班☆35Updated 6 years ago
- 一群 ML 自学者的日常☆60Updated 5 years ago
- Machine Learning周志华西瓜书的课后练习题代码☆26Updated 8 years ago
- numpy 实现的 周志华《机器学习》书中的算法及其他一些传统机器学习算法☆238Updated 5 years ago
- ☆110Updated 7 years ago
- 天池竞赛-智慧海洋开源代码☆54Updated 5 years ago
- 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☆124Updated 4 years ago
- 自然语言处理导论实验课课件☆43Updated 5 years ago
- 深度之眼《百面机器学习》训练营☆98Updated 5 years ago
- ESL-Note 是阅读 ESL中文版 的笔记。笔记中对书中出现的公式进行了详细的推导,习题也进行了求解,与中文版中的做法有所差异并且加入了知识补充和扩展部分。☆23Updated 3 years ago
- 李航统计学习方法 PPT☆114Updated 8 years ago
- 主要是在学习李航的统计学习方法和周志华的机器学习西瓜书的笔记和相关的代码实现☆31Updated 5 years ago
- 记录学习 凸优化的笔记☆26Updated 5 years ago
- 《统计学习方法》李航 c++实现,包含书中例题,新手练习c++,希望指正.☆96Updated 6 years ago
- ☆520Updated 4 years ago
- 记录edx的哥伦比亚大学机器学习课程资料☆17Updated 6 years ago
- 使用 MD 文件记录 Java, Python, ML, DL, NLP 的学习笔记☆20Updated 2 years ago
- 记录我学习数据挖掘过程的笔记和见到的奇技☆121Updated 6 years ago
- 机器学习算法 基于西瓜书以及《统计学习方法》,当然包括DL。☆293Updated 6 years ago
- 此项目是《剑指offer》第二版里算法面试题的Python3实现版本,作为一本经典书籍,可以时常拿出来看一看、翻一翻、记一记。同时也是为了Python程序员能够更好的通过公司的技术面试,拿到心仪的offer。☆121Updated 4 years ago
- 斯坦福 cs234 强化学习中文讲义☆204Updated 4 years ago
- Datawhale第10期组队学习活动:《动手学深度学习》Pytorch版的练习代码☆90Updated 5 years ago
- Coursera 机器学习基石 机器学习技法 林轩田 课堂PPT、作业及课堂笔记。☆162Updated 7 years ago
- [译] Scikit-learn 秘籍☆54Updated 5 years ago
- 本Repository为中国人民大学朝乐门老师开源课程——《数据科学导论》,对应教材为《数据科学理论与实践》☆107Updated 5 years ago
- A Chinese Notes of MLAPP,MLAPP 中文笔记项目 https://zhuanlan.zhihu.com/python-kivy☆364Updated 4 years ago
- 对机器学习、概率图模型、主题模型领域一些模型进行实现,主要涉及一些近年高水平会议论文中提到的算法。☆19Updated 8 years ago
- 整理知乎ML/NLP/DL相关领域的专栏信息,计算专栏推荐指数,同时推荐受欢迎文章。☆42Updated 7 years ago
- 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15个章节,近20万字。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…☆28Updated 6 years ago