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分享 GitHub 上一本开源书籍:《机器学习之数学》。
该书主要分为两大部分,一讲数学基础,二讲数学在机器学习算法中的应用。你能从该书中学到线性代数、微积分和概率论等数学基础知识。
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分享一份 NLP 教程列表:NLP Tutorial。
内容含有新闻分类、电影评价分类、问答匹配、神经网络机器翻译等等。
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国外非营利性科技组织 fast.ai 最近开放了他们的新版深度学习课程。
Practical Deep Learning for Coders(机器学习、深度学习入门,数据产品开发和部署教程);
Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch(基于 fastai 和 PyTorch 的深度学习入门书籍)。
除此之外,平台本次还面向开发者与数据科学家发布了 4 款新工具库(fastai v2, fastcore, fastscript
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GitHub 上一本开源的电子书籍:《Getting Things Done with Pytorch》。
开发者可从该书中学到有关 PyTorch、神经网络、图像分类、人脸检测、情感分析等基础知识。
从书中提供的具体示例,还能进一步了解项目从原型开发到模型部署,最后正式上线生产环境的整个流程。
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使用 Apache Spark 的机器学习库 (MLlib) 来训练一个协同过滤推荐系统模型 和 Elasticsearch 构建一个推荐系统教程
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