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100天机器学习编程
人工智能学习：涵盖数据分析、机器学习实战、线性代数基础、PyTorch深度学习框架、NLTK自然语言处理工具包和TensorFlow 2.x框架的使用。
H2O是一个开源的、分布式的、快速且可扩展的机器学习平台，支持深度学习、梯度提升机（GBM）和XGBoost、随机森林、广义线性模型（带有弹性网络的GLM）、K均值聚类、主成分分析（PCA）、广义相加模型（GAM）、RuleFit、支持向量机（SVM）、堆叠集成、自动机器学习（AutoML）等多种算法。
TensorFlow机器学习食谱代码
这份代码涵盖了使用PyTorch进行图像分类的完整流程，包括：训练模型、进行预测、使用测试时增强（TTA）技术提升预测精度、融合多个模型以提高性能、部署模型以便实际应用、利用卷积神经网络（CNN）提取图像特征、结合支持向量机（SVM）或随机森林等传统机器学习方法进行分类，以及运用模型蒸馏技术优化模型。
我的第一个Python代码库，包含机器学习、自然语言处理和基于Keras和Theano的深度学习代码
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Java统计分析工具，一个用于机器学习的Java库
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一种用于图像分类的卷积神经网络 (CNN) 和线性支持向量机 (SVM) 结合架构
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一个简单易用的机器学习库
基于机器学习的项目，例如：使用Python进行垃圾邮件分类、时间序列分析、基于随机森林、深度学习、贝叶斯和Xgboost的文本分类
这个代码库包含10多种常用的统计机器学习算法的实现，并附带算法原理、代码实现以及视频讲解。由@月来客栈出品。
这是一个基于PyTorch和Scikit-learn的文本分类工具，集成了逻辑回归、支持向量机、TextCNN、TextRNN、TextRCNN、DRNN、DPCNN和Bert等多种模型。只需简单的配置，就能完成数据预处理、模型训练和测试的全流程。
基于MTCNN、Facenet、SVM和FastAPI的实时巴西大哥大（Big Brother Brasil）参与者人脸识别追踪系统。
使用 Python 的 NumPy 库实现周志华教授《机器学习》教材中介绍的算法，以及其他一些经典的机器学习算法。
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