ML Course Notes：机器学习课程笔记

ML Course Notes：机器学习课程笔记 一个协作和分享与机器学习、NLP 和 AI 相关的所有主题的课程笔记的地方。可以从以下几点开始建立坚实的基础： - Linear & Logistic regression - Gradient boosting - Naive Bayes - Decision trees - Clustering - Basic NNs || #机器学习 #笔记

《动手学习深度学习》的笔记

《动手学习深度学习》的笔记 《动手学习深度学习》是李沐老师（AWS 资深首席科学家，美国卡内基梅隆大学计算机系博士）主讲的一系列深度学习视频。本项目收集了我们在寒假期间学习《动手学习深度学习》过程中详细的markdown笔记和相关的jupyter代码 本项目的特色： markdown笔记与原课程视频一一对应，可以帮助大家一边听课一边理解。 jupyter代码均有详细中文注释，帮助大家更快上手实践。 课程视频共73节，单个视频平均时长不超过30分钟，预计寒假40天内可以学习完毕。 在 《动手学习深度学习》 课程中，既有少量的机器学习的基础知识，比如：线性神经网络，多层感知机 等等；又有如今前沿应用的 各种深度学习模型：包括leNet，ResNet，LSTM，BERT…… 同时每一章节的讲解还配备由pytorch实现的代码、教科书等等，可以帮助同学在短期内掌握深度学习的基础模型与前沿知识和并提高实践能力。 此外，本门课程还有相应的代码实现。每章都有相应的jupyter记事本，提供模型的完整python代码，所有的资源都可在网上免费获取。|#笔记 ||| #机器学习 教材网址：， 论坛网址：，