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Awesome GitHub RepositoriesEducational Implementations
Code implementations of algorithms specifically designed for teaching and clarity rather than production performance.
Distinct from Algorithm Implementations: Focuses on pedagogical clarity and learning over the general-purpose or production-ready nature of standard algorithm implementations.
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- dibgerge/ml-coursera-python-assignments
dibgerge/ml-coursera-python-assignments
5,567Auf GitHub ansehenDieses Projekt ist ein Machine-Learning-Kurs-Repository, das eine Sammlung von Python-Übungen und Notebooks enthält. Es ist darauf ausgelegt, grundlegende Machine-Learning-Algorithmen zu implementieren und Lehrplanaufgaben durch interaktive Dokumente zu erfüllen, die instruktiven Text und ausführbaren Code kombinieren. Das Repository bietet Code, der für die Kompatibilität mit automatisierten Bewertungssystemen formatiert ist, was die Einreichung und Validierung technischer Übungen ermöglicht. Es beinhaltet vordefinierte Umgebungskonfigurationen und Dependency-Locks, um eine konsistente Ausführung von Data-Science-Tools über verschiedene Rechenumgebungen hinweg sicherzustellen. Das Projekt deckt Machine-Learning-Implementierung und Bildung ab und nutzt einen interaktiven Notebook-Workflow, um mathematische Konzepte in funktionalen Code zu übersetzen. Diese Übungen sind darauf ausgelegt, innerhalb browserbasierter Workspaces ausgeführt zu werden, um die Notwendigkeit lokaler Softwareinstallationen zu eliminieren.
Translates mathematical machine learning concepts into executable Python code for educational purposes.
Jupyter Notebook
