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relataly-public-python-tutorials

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Python机器学习和深度学习项目合集

本页面汇集了多个用于机器学习、深度学习和分析的Python Jupyter笔记本，涵盖股票预测、图像分类、异常检测、数据可视化等技术内容。每个文件都是一个独立的Python项目，并在博客中有详细介绍。还包括分布式计算、生成式AI和推荐系统等高级主题，提升业务应用能力。访问relataly.com获取更多信息。

Python机器学习深度学习生成式AIJupyter notebooksGithub开源项目
访问官网GitHub

项目介绍：relataly-public-python-tutorials

relataly-public-python-tutorials 项目是一个精心整理的 Python Jupyter 笔记本集合，致力于展示机器学习、深度学习及数据分析在商业场景中的应用。该项目源自 relataly.com 博客，并且每个笔记本文件都对应于博客中详细的项目描述，为学习者提供清晰且实用的编程示例。

涉及主题

本教程目录涵盖了各种现代化的数据科学主题和技术应用，包括但不限于：

  • 时间序列预测：利用循环神经网络预测股票市场走势，从大量历史数据中自动学习模式。

  • 计算机视觉：使用卷积神经网络进行图像分类，帮助识别和分类大量图像集中的对象。

  • 异常检测：采用随机孤立森林技术，识别数据集中不符合常规的异常数据点，广泛应用于金融欺诈检测等领域。

  • 探索性数据分析和可视化：通过多种图表和工具（如热力图和地理地图）进行数据的深入分析和直观展示。

  • 分布式计算：使用 PySpark 进行大数据计算，提升数据处理效率。

  • 生成性人工智能：探索 OpenAI/ChatGPT/GPT-X 技术，及其在文本生成、提示工程中的实际应用。

  • 超参数调优：通过网格搜索、随机搜索等方法优化模型性能。

  • 推荐系统：利用协同过滤和基于内容的过滤方法，开发智能化的推荐引擎。

项目特点

relataly-public-python-tutorials 项目的最大特点在于其实用性和广泛的应用范围。每个项目都是基于现实案例，强调如何利用现代人工智能技术解决实际问题。此外，项目中提供的代码都是通过 Jupyter 笔记本实现的，易于执行和理解，适合教学使用。

开源许可

此项目基于“知识共享署名-相同方式共享 4.0 国际许可协议”（CC BY-SA 4.0）进行授权。用户可以自由分享和修改这些材料，只需遵循相同的许可协议。

用户社区

项目设计旨在鼓励社区参与，通过 GitHub 平台，用户可以分享他们的见解、改进建议和应用案例，促进知识共享和技术创新。

通过此项目，学习者可以深入了解各类机器学习和深度学习任务的实现细节，增强他们在实际问题中应用 Python 技术的能力。

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