practicalAI 机器学习教程

让你可以使用机器学习从数据中得到有价值见解。用 PyTorch 实现基本的机器学习算法和深层神经网络。无需任何设置，即可使用 Google Colab 在浏览器上运行。学习面向对象的机器学习来编写产品代码，而不仅仅是教程。NotebooksBasicsDeep LearningAdvancedTopics Notebooks PyTorch Advanced RNNs Computer Vision Python Multilayer Perceptrons Highway and Residual Networks Time Series Analysis NumPy Data & Models Autoencoders Topic Modeling Pandas Object-Oriented ML Generative Adversarial Networks Recommendation Systems Linear Regression Convolutional Neural Networks Transformer Networks Pretrained Language Modeling Logistic Regression EmbeddingsMultitask Learning Random Forests Recurrent Neural Networks One-shot Learning Clustering Reinforcement Learning运行 notebooks在本项目的 notebooks 文件夹，进入 notebooks；你可以在 Google Colab （建议的）或本地机器运行这些 notebook；点击一项 notebook，把 notebook 的 URL 替换 https://github.com/ 成 https://colab.research.google.com/github/，或者使用该 Chrome扩展，一键完成操作；登入你的 Google 账号；点击工具栏上的 复制到云端硬盘 按钮，之后会在一个新标签页打开 notebook；删去标题的 副本 部分，来重命名该 notebook；你可以运行代码、做修改等。这将自动存储在你的私人谷歌云盘。