Alternatives and similar repositories for nndl-exercise-ans

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  《神经网络与深度学习》课后习题答案-分享讨论
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  复旦大学邱锡鹏老师推荐的nlp-beginner项目的实现代码
  ☆129Updated 4 years ago
• datawhalechina / hands-dirty-nlp
  本课程面对具有一定机器学习基础，但尚未入门的NLPer或经验尚浅的NLPer，尽力避免陷入繁琐枯燥的公式讲解中，力求用代码展示每个模型背后的设计思想，同时也会带大家梳理每个模块下的技术演变，做到既知树木也知森林。
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• shazhongcheng / machine_learing_study
  ☆418Updated 4 years ago
• zxjzxj9 / PyTorchIntroduction
  《深入浅出 PyTorch——从模型到源码》源代码和勘误（见Issues）
  ☆339Updated 2 years ago
• tsuirak / deeplearning.ai
  该存储库包含由deeplearning.ai提供的相关课程的个人的笔记和实现代码。
  ☆367Updated 2 years ago
• Relph1119 / QuestForMachineLearning-Camp
  深度之眼《百面机器学习》训练营
  ☆98Updated 5 years ago
• datawhalechina / ensemble-learning
  ☆147Updated 3 years ago
• 0oTedo0 / NLP-Beginner
  Exercises of Natural Language Process.
  ☆33Updated 3 years ago
• datawhalechina / releasing-research-code
  发布研究论文代码的小技巧
  ☆83Updated 4 years ago
• sherlcok314159 / ML
  此仓库将介绍Deep Learning 所需要的基础知识以及NLP方面的模型原理到项目实操 : )
  ☆178Updated 2 years ago
• kingsunfather / Statistic-study-notes
  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
  ☆122Updated 4 years ago
• tsuirak / Statistical-Learning-Methods-lihang
  个人关于李航《统计学习方法》的一些肤浅解释和学习，以及numpy和sklearn编程实现
  ☆87Updated 4 years ago
• lyj157175 / Models
  神经网络各种模型PyTorch实现
  ☆40Updated 2 years ago
• liigoQi / Whiteboard_ML_Notes
  b站@shuhuai008的白板推导系列课程手写笔记，补充了一些用到的数学基础知识。
  ☆71Updated 4 years ago
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  百面深度学习-学习
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  天池-Datawhale 零基础入门NLP-新闻文本分类 最终榜Top10分享
  ☆60Updated 4 years ago
• ZhangXinNan / DL-with-Python-and-PyTorch
  《Python深度学习基于PyTorch》 Deep Learning with Python and PyTorch 作者：吴茂贵 郁明敏 杨本法 李涛 张粤磊 等
  ☆90Updated 3 years ago
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  西瓜书，课后习题
  ☆131Updated 3 years ago
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  水很深的深度学习
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  Z Lab数据实验室开源代码汇总
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  CS224n Reading Notes in Chinese 中文阅读笔记
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  阿里云天池零基础入门NLP比赛_rank4选手比赛总结: https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531810/introduction
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  龙曲良《PyTorch深度学习》学习笔记及代码
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  《统计学习方法》--李航 书中算法实现
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  关于机器学习，深度学习，自然语言处理等各种算法的实现、示例，与博客文章配套，论文复现等
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  机器学习学习笔记和代码
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  阿里云天池大赛赛题解析
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  Datawhale第10期组队学习活动：《动手学深度学习》Pytorch版的练习代码
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