发现与 Relevance Algorithms 相关的最受欢迎的开源项目和工具,了解最新的开发趋势和创新。
100天机器学习编程
一个用C++实现的各种数学、机器学习、计算机科学和物理算法的集合,用于教育目的。
用于流处理、实时分析、大型语言模型(LLM)管道和检索增强生成(RAG)的Python ETL框架
成为机器学习工程师的完整每日学习计划
Python机器学习算法示例:包含交互式Jupyter演示和数学原理讲解
一个用C语言实现的各种算法集合,涵盖数学、机器学习、计算机科学、物理学等领域,旨在用于教育目的。
一个开源的AutoML工具包,用于自动化机器学习生命周期,包括特征工程、神经网络架构搜索、模型压缩和超参数调整。
沉浸在深度学习、强化学习、机器学习、计算机视觉和自然语言处理的世界中,通过这些精彩的讲座学习吧!
《Python机器学习(第一版)》的代码仓库及相关资料
FinRL:金融强化学习
Stable Baselines 的 PyTorch 版本,提供了可靠的强化学习算法实现。
机器学习算法实现的简洁示例
开源机器学习课程
基于模式匹配和约束传播的概率语言模型,包含153个示例
体验、学习和编写基于微软最新人工智能突破性创新的代码
这个仓库旨在作为机器学习/人工智能技术面试的指南。
TensorFlow机器学习食谱代码
PRML(模式识别与机器学习)书籍中机器学习算法的Matlab代码
遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法、蚁群优化算法、免疫算法、人工鱼群算法、差分进化算法以及旅行商问题(TSP)
cuML:RAPIDS机器学习库