著名的《Hands-OnMachineLearningwithScikit-LearnandTensorFlow》的中文翻译版PDF，由ApacheCN中文社区的机器学习爱好者们共同翻译。
一个人可以走的很快，但是一群人却可以走的更远。
这本书可以带领你入门机器学习，并掌握常用机器学习库的编程完成，在ML路上走得更远。
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2019/11/8 16:03:54
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NLP-Models-Tensorflow，针对NLP问题收集机器学习和tensorflow深度学习模型，JupyterNotebooks内部的代码简化了100％。
目录目的原始的实现非常复杂，并且对初学者并不友好。
因而，我尝试简化其中的大部分内容。
此外，还有大量尚未发布的文件实施。
因而，随时将其用于您自己的研究！我将为我没有从头实现的模型附加github存储库，基本上，我会针对不赞成使用的问题复制，粘贴和修复这些代码。
Tensorflow版本仅Tensorflow版本1.13及更高版本，不包括2.X版本。
1.13<Tensorflow<2.0pipinstall-rrequirements.txt内容接受培训。
精度仅基于10个历元，使用单词位置计算得出。
完整列表（12个笔记本）LSTMSeq2Seq使用主题建模，测试精度为13.22％LSTMSeq2Seq+Luong注意事项使用主题建模，测试准确性为12.39％采用主题建模的LSTMSeq2Seq+BeamDecoder，测试精度为10.67％
目录目的原始的实现非常复杂，并且对初学者并不友好。
因而，我尝试简化其中的大部分内容。
此外，还有大量尚未发布的文件实施。
因而，随时将其用于您自己的研究！我将为我没有从头实现的模型附加github存储库，基本上，我会针对不赞成使用的问题复制，粘贴和修复这些代码。
Tensorflow版本仅Tensorflow版本1.13及更高版本，不包括2.X版本。
1.13<Tensorflow<2.0pipinstall-rrequirements.txt内容接受培训。
精度仅基于10个历元，使用单词位置计算得出。
完整列表（12个笔记本）LSTMSeq2Seq使用主题建模，测试精度为13.22％LSTMSeq2Seq+Luong注意事项使用主题建模，测试准确性为12.39％采用主题建模的LSTMSeq2Seq+BeamDecoder，测试精度为10.67％
2019/6/21 2:21:45
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用matlab实现了机器学习中的感知机学习算法（perceptronalgorithm），利用前500个样本值训练分类器，用剩余样本做测试。
2021/3/21 18:16:26
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来源•••••滑梯文件夹包含演示文稿的源代码，包括来自伯克利的教学机器学习的-该源代码位于markdown中（），可轻松编辑/导出研究概述在文件夹中不同研究领域的最新论文的概述和摘要（例如ml的可，，，，）笔记文件夹包含有关计算机科学，统计学和神经科学之间许多不同课程和领域的降价笔记和码链接到研究代码，例如以下存储库：可解释的机器学习可解释的深度学习深度学习的乐趣：通明模型拟合，：解归因曲线：层次解释，：解释转换，：惩罚性解释：演示模型，带有gpt2的帖子关于机器学习/统计/神经科学进步各个方面的帖子参考要获取更新，请为存储库星标或关注随时公开使用！用jekyll+github页面构建使用和
2016/10/13 19:31:36
198.18MB
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机器学习的试卷和答案，包括华盛顿大学、MIT等世界顶级机器学习课程的试卷，适合期末复习等使用方式，其中包括各种人工智能算法的解析，对于想对机器学习、人工智能方面有更多了解的朋友很有协助
2017/8/26 6:51:13
13.56MB
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housing.dataics机器学习房价预测回首测试集机器学习房价预测回首测试集机器学习房价预测回首测试集机器学习房价预测回首测试集
2018/4/2 16:43:08
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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