机器学习、深度学习、神经网络学习资料集合(开发必备)

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学习社区

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入门

  1. 如何自学人工智能?
  2. 智能机器人从0到1系统入门
  3. 人工智能原理
  4. 深度学习入门与实战
  5. 终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了
  6. 入门人工智能
  7. 读懂一个 demo,入门机器学习
  8. 了解人工智能
  9. 入行人工智能十大经典书单
  10. 人工智能工业应用痛点及解决思路
  11. 人工智能的全面科普
  12. @那些想要转行AI的人:送你一份人工智能入门指南
  13. 神经网络快速入门:什么是多层感知器和反向传播?
  14. 机器学习入门必备:如何用Python从头实现感知器算法
  15. 人工智能开发者的入门指南
  16. 从入门到精通:卷积神经网络初学者指南
  17. 机器学习敲门砖:任何人都能看懂的TensorFlow介绍
  18. RNN 怎么用?给初学者的小教程
  19. 谷歌官方指南:如何通过玩TensorFlow Playground来理解神经网络
  20. 一篇文章带你进入无监督学习:从基本概念到四种实现模型
  21. 机器学习初学者入门实践:怎样轻松创造高精度分类网络
  22. 如何通过 Python 打造一款简易版 AlphaGo?
  23. 人工智能数学基础----导数
  24. 如何自学人工智能?人工智能好学?初学者如何从零学习人工智能和机器学习?
  25. 人工智能领域的顶级学术期刊大全
  26. 学习人工智能需要哪些必备的数学基础?
  27. 聊聊大数据与人工智能
  28. 大龄程序员的人工智能学习之路
  29. 如何自学人工智能?
  30. 12个的优秀的人工智能开源项目利器
  31. 面向普通开发者的机器学习入门
  32. 超基础的机器学习入门-原理篇
  33. 机器学习入门指南

机器学习

  1. 机器学习流程
  2. 人工智能核心能力提升商业智能
  3. opencv4.0轻松学习入门与实战
  4. 人工智能 keras项目实战
  5. 全球AI比赛实战
  6.  greedy机器学习高阶训练
  7. 如何搭建金融信贷风控中的机器学习模型
  8. 人工智能实战
  9. 机器学习(商务数据分析)
  10. 机器学习资源汇总
  11. 机器学习---决策树
  12. 机器学习(一):5分钟理解机器学习并上手实践
  13. 机器学习手册学习笔记--图像处理
  14. 机器学习和深度学习的区别
  15. 在Android中借助TensorFlow使用机器学习
  16. 看机器学习如何预测债券收益率
  17. 吴恩达机器学习:无监督学习算法
  18. 机器学习之 sklearn中的pipeline
  19. 33个机器学习常用数据集
  20. 机器学习 --- 线性回归
  21. 统计学习和机器学习
  22. 几个机器学习常用算法
  23. 机器学习经典开源数据集
  24. 机器学习 - sklean
  25. 机器学习项目流程
  26. Python机器学习笔记
  27. 神经网络的监督学习
  28. 机器学习——监督学习&无监督学习
  29. 用于数据分类的无监督学习
  30. 机器学习技术——有监督学习
  31. 监督学习及无监督学习
  32. 无监督学习算法
  33. 监督学习最常见的五种算法
  34. python:sklearn
  35. 机器学习|朴素贝叶斯算法(二)-用sklearn实践贝叶斯
  36. sklearn常用机器学习算法
  37. python机器学习库sklearn——多类、多标签、多输出
  38. sklearn中分类模型评估指标(二):Kappa系数、混淆矩阵、分类指标报告、汉明损失
  39. 终于有人说清楚了--XGBoost算法
  40. 机器学习:xgboost(回归实战)
  41. 从零解读 Xgboost 算法 (原理+代码)
  42. xgboost的原理没你想像的那么难
  43. 用 XGBoost 在 Python 中进行特征重要性分析和特征选择

深度学习

  1. PyTorch之BN核心参数详解
  2. 量化交易魔鬼训练营
  3. 量化交易进阶实战课迭代式的量化策略研发
  4. Python项目实战从零开始搭建货币量化交易系统
  5. Python金融数字货币量化投资课程
  6. 高等数学学习算法人工智能大数据的必修课
  7. PyTorch之对类别张量进行one-hot编码
  8. 主流深度学习框架对比:看你最适合哪一款?
  9. 深度学习教程:从感知器到深层网络
  10. OpenAI 的 PixelCNN++实现:基于 Python3 和 TensorFlow
  11. 卷积神经网络架构详解:它与神经网络有何不同?
  12. 分布式深度学习:神经网络的分布式训练
  13. Python入门深度学习完整指南
  14. GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目
  15. 深度学习三大框架对比
  16. 利用Python进行深度学习的完整入门指南
  17. 深度学习局限何在?图网络的出现并非偶然
  18. 23种深度学习库排行榜:TensorFlow最活跃、Keras最流行
  19. 深度学习最常用的算法:Adam优化算法
  20. TensorFlow 深度学习笔记
  21. Alink漫谈(十四) :多层感知机 之 总体架构
  22. 多层感知机MLP
  23. Julia:用多层感知机解决异或问题
  24. 土法神经网络 Part V:多层感知机
  25. TensorFlow实现多层感知机及可视化训练过程中的数据记录
  26. 从此明白了卷积神经网络(CNN)
  27. 大话卷积神经网络CNN(干货满满)
  28. 用“活着的”CNN进行验证码识别
  29. 卷积神经网络(CNN)介绍与实践
  30. 自回归模型详解与PixelCNN构建
  31. [机器学习读书笔记] - RNNs vs GRUs vs LSTM (附 Trax 基于GRUs的文本生成)
  32. 【RNN从入门到实战】GRU入门到实战——使用GRU预测股票
  33. GRU神经网络
  34. 深度学习之LSTM及GRU
  35. 首次大规模神经机器翻译架构分析结果出炉,LSTM 优于GRU
  36. 透彻的理解:循环神经网络
  37. RNN原理解析与实现(Keras)
  38. 深度学习之循环神经网络RNN(基础篇)

自然语言处理

  1. 自然语言处理总结
  2. [高级]人工智能自然语言处理 nlp
  3. 人工智能方向名企NLP
  4. 导师制名企实训班自然语言处理方向
  5. 自然语言处理介绍
  6. Python自然语言处理分析倚天屠龙记
  7. 教你用Python进行自然语言处理
  8. Python 自然语言处理入门
  9. 自然语言处理中句子相似度计算的几种方法
  10. Python调用自然语言处理包HanLP
  11. 深度学习与自然语言处理
  12. 汉语自然语言处理工具包下载
  13. 自然语言处理系列之一:N元语法-ngram
  14. 自然语言处理领域重要论文&资源全索引
  15. 配置Hanlp自然语言处理进阶
  16. Python自然语言处理只需要5行代码
  17. 自然语言处理入门笔记-> 准确率评测
  18. hanlp中文自然语言处理分词方法说明
  19. 怎样用机器学习8步解决90%的自然语言处理问题?
  20. 最全面的百度NLP自然语言处理技术解析
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  22. 使用 Python+spaCy 进行简易自然语言处理
  23. 全栈 - 16 NLP 走近自然语言处理
  24. 浏览器中的自然语言处理
  25. 使用sklearn做自然语言处理
  26. NLP入门+实战必读:一文教会你最常见的10种自然语言处理技术
  27. 自然语言处理入门笔记-> 二元语法与中文分词
  28. Pointer Networks在自然语言处理领域中的应用
  29. 使用 Turi Create 在 iOS 上实现自然语言处理
  30. 自然语言处理NLP知识和产品的笔记
  31. 12种自然语言处理的开源工具
  32. 自然语言处理工具包 HanLP在 Spring Boot中的应用

计算机视觉

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  32. [译] 提取图片中的文字、人脸或者条形码 —— 形状检测API
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  34. AI 论文解读:基于 Transformer 的多目标跟踪方法 TrackFormer

数据分析

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面试

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