zero-to-mastery-ml

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从零到精通的机器学习全面指南

本教程涵盖了机器学习从基础到高级的完整学习路径。内容包括代码示例、笔记本、图像和其他资料,均可通过Udemy和zerotomastery.io获取。课程内容包括六步机器学习建模框架、数据科学工具、结构化数据项目、神经网络及深度学习。最新的在线课程材料正在开发中,预计2024年发布更新。此外,还提供学生分享的学习笔记,丰富学习资源。

Zero to Mastery Machine Learning机器学习数据科学Scikit-LearnTensorFlowGithub开源项目

零基础到精通机器学习

Binder Colab

欢迎!这个仓库包含了所有与Udemy上的零基础到精通机器学习课程zerotomastery.io相关的代码、笔记本、图片及其他材料。

快速链接

更新

本课程的重点

  1. 创建处理问题的框架(6步机器学习建模框架
  2. 找到适合框架的工具
  3. 针对性练习 = 使用工具和框架步骤来进行端到端的机器学习建模项目

课程结构

  • 第1节 - 为机器学习做好心理和计算机准备(概念、计算机设置)
  • 第2节 - 机器学习和数据科学工具(pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-Learn)
  • 第3节 - 端到端结构化数据项目(分类和回归)
  • 第4节 - 使用TensorFlow 2.0进行神经网络、深度学习和迁移学习
  • 第5节 - 交流与分享你的工作

学生笔记

一些学生已经分享了他们对本课程的详细笔记,请参见下方链接。

如果你愿意提交你的笔记,请提交一个拉取请求。

  1. Chester的笔记 - https://github.com/chesterheng/machinelearning-datascience
  2. Sophia的笔记 - https://www.rockyourcode.com/tags/udemy-complete-machine-learning-and-data-science-zero-to-mastery/

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