建议收藏,总有你需要的!100+最有价值的机器学习GitHub

2021 年 9 月 26 日 图与推荐

推荐一个GitHub集合,里面收集了100+最有价值的机器学习资料~

链接:https://www.theinsaneapp.com/2021/09/best-github-repository-for-machine-learning.html

目录

  1. Awesome Machine Learning A curated list of awesome Machine Learning frameworks, libraries and software.

https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning

  1. Machine Learning for Beginners  Microsoft has created a free MIT-approved learning course titled "Machine Learning For Beginners" to teach students the basics of machine learning. The curriculum covers: What techniques do ML researchers use to build Machine Learning Models, How to build linear and polynomial regression models, How to build a web app to use your trained model, What are the real-world applications of classical Machine learning and a lot more.

https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners

  1. Machine Learning Interviews  Machine Learning Interviews from FAAG, Snapchat, Linkedln. The author has created this repo on the basis of his personal experience.

https://github.com/khangich/machine-learning-interview

  1. Best of Machine Learning with Python  This curated list contains 880 awesome open-source projects on Data Visualization, NLP, Time Series, Distributed Machine Learning, Data Pipelines & Streaming, Hyperparameter Optimization & AutoML, Model Interpretability, Reinforcement Learning, Recommender Systems and other topics.

https://github.com/ml-tooling/best-of-ml-python


还有很多,就不一一列举了~



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机器学习(Machine Learning)是一个研究计算学习方法的国际论坛。该杂志发表文章,报告广泛的学习方法应用于各种学习问题的实质性结果。该杂志的特色论文描述研究的问题和方法,应用研究和研究方法的问题。有关学习问题或方法的论文通过实证研究、理论分析或与心理现象的比较提供了坚实的支持。应用论文展示了如何应用学习方法来解决重要的应用问题。研究方法论文改进了机器学习的研究方法。所有的论文都以其他研究人员可以验证或复制的方式描述了支持证据。论文还详细说明了学习的组成部分,并讨论了关于知识表示和性能任务的假设。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ml/
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