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Awesome GitHub RepositoriesMachine Learning Guides
Tutorials and guides specifically for applying a programming language to machine learning tasks.
Distinct from Python Programming Guides: Distinct from general programming guides by focusing on the application of Python to AI and data science specifically.
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- llsourcell/learn_machine_learning_in_3_months
llSourcell/Learn_Machine_Learning_in_3_Months
7,616GitHub पर देखेंThis project is a machine learning curriculum and educational course repository designed as a structured three-month study plan. It provides a guided path for mastering data science and artificial intelligence using the Python programming language. The repository organizes learning materials and code examples to cover mathematics, algorithms, and deep learning fundamentals. It uses a modular curriculum structure to break the domain into discrete monthly and weekly segments. The project functions as a curated resource map that aligns source code and notes with external instructional videos an
Provides a guided path for mastering data science and AI using the Python programming language.
- machinelearningmindset/machine-learning-course
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7,043GitHub पर देखेंयह प्रोजेक्ट Python प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग करके डेटा साइंस और प्रेडिक्टिव मॉडलिंग सीखने के लिए एक व्यापक शैक्षिक पाठ्यक्रम है। यह सुपरवाइज्ड लर्निंग, अनसुपरवाइज्ड लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क डिज़ाइन को कवर करने वाली संरचित निर्देशात्मक सामग्री और गाइड प्रदान करता है। पाठ्यक्रम मशीन लर्निंग मॉडल बनाने, प्रशिक्षित करने और उनका मूल्यांकन करने पर केंद्रित है। इसमें प्रेडिक्टिव विश्लेषण के लिए लीनियर रिग्रेशन, डिसीजन ट्री और सपोर्ट वेक्टर मशीन को लागू करने के लिए विशिष्ट गाइड, साथ ही कन्वेन्शनल और रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर डिज़ाइन करने पर ट्यूटोरियल शामिल हैं। यह पाठ्यक्रम डेटा साइंस क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है, जिसमें क्रॉस-वैलिडेशन के माध्यम से मॉडल प्रदर्शन मूल्यांकन, क्लस्टरिंग और प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस का उपयोग करके छिपे हुए पैटर्न की खोज, और लेयर्ड कंप्यूटेशनल ग्राफ़ का उपयोग करके डीप लर्निंग मॉडल का विकास शामिल है। सीखने की प्रक्रिया एक नोटबुक-आधारित इंटरैक्टिव प्रारूप के माध्यम से प्रदान की जाती है जो निष्पादन योग्य कोड को वर्णनात्मक टेक्स्ट के साथ जोड़ती है।
Provides guides for applying Python to implement linear regression, decision trees, and support vector machines.
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