zx950519 / MachineLearning-in-ActionLinks
采用Python实现各种机器学习算法,基于机器学习实战、西瓜书、统计学习方法等
☆13Updated 6 years ago
Alternatives and similar repositories for MachineLearning-in-Action
Users that are interested in MachineLearning-in-Action are comparing it to the libraries listed below
Sorting:
- 周志华-机器学习☆280Updated 5 years ago
- 李航统计学习方法 PPT☆117Updated 8 years ago
- 慢慢整理所学的机器学习算法,并根据自己所理解的样子叙述出来。(注重数学推导)☆673Updated 2 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。☆296Updated 6 years ago
- 用python和sklearn两种方法实现李航《统计学习方法》中的算法☆340Updated 7 years ago
- An open-source hub for sharing fundamental computer science knowledge.☆158Updated last week
- 数据科学/人工智能比赛解决方案汇总☆531Updated 5 years ago
- This is my notes and code when I was learning "Data Structure Based on Python"☆127Updated 6 years ago
- Machine Learning in Action [Peter Harrington] 机器学习实战, Python3☆29Updated 6 years ago
- 本人多次机器学习与大数据竞赛Top5的经验总结,满满的干货,拿好不谢☆398Updated 4 years ago
- 个人使用jupyter notebook整理的peter的《机器学习实战》代码,使其更有层次感,更加连贯,也加了一些自己的修改,以及注释☆305Updated 7 years ago
- 台湾大学林轩田机器学习笔记☆296Updated 4 years ago
- 网易云课堂终于官方发布了吴恩达经过授权的汉化课程-“”深度学习专项课程“”,这是自己做的一些笔记以及代码。下为网易云学习链接☆201Updated 3 years ago
- 机器学习过程中所看的书,视频和源码☆853Updated 2 years ago
- 周志华《机器学习》阅读笔记☆417Updated 3 years ago
- Statsmodels: Python中的统计建模与计量统计学类库,此为ApacheCN推出的中文版翻译。☆178Updated 4 years ago
- ☆110Updated 7 years ago
- Matplotlib、Seaborn数据可视化教程和对应的例题,可以帮助提高数据可视化能力☆22Updated 6 years ago
- 主要存储Datawhale组队学习中“SQL”方向的资料。☆183Updated 4 years ago
- Matplotlib中文教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/fantastic-matplotlib/☆507Updated 3 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。☆163Updated 7 years ago
- deep learning/ machine learning☆364Updated 2 years ago
- ✒统计学习方法第二版(李航) 学习笔记、代码实现、课后习题☆361Updated 6 years ago
- 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☆389Updated 6 years ago
- [译] seaborn 0.9 中文文档☆169Updated 2 years ago
- ☆274Updated 6 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
- 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…☆170Updated 6 years ago
- A repository for recording the machine learning code☆96Updated 3 years ago
- 吴恩达(Andrew Ng)在coursera的机器学习课程习题的python实现☆130Updated 6 years ago