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基础教程

  1. 机器学习概述

    • 简要介绍机器学习的基本概念和发展历程。
    • Machine Learning Overview

  2. 监督学习

    • 讲解监督学习的原理和应用，包括线性回归、逻辑回归等。
    • Supervised Learning

  3. 无监督学习

    • 介绍无监督学习的原理和应用，如聚类、降维等。
    • Unsupervised Learning

进阶教程

  1. 深度学习

    • 深入探讨深度学习的原理和应用，包括神经网络、卷积神经网络等。
    • Deep Learning

  2. 自然语言处理

    • 讲解自然语言处理的基本概念和常用技术，如文本分类、情感分析等。
    • Natural Language Processing

  3. 计算机视觉

    • 介绍计算机视觉的基本原理和应用，如图像分类、目标检测等。
    • Computer Vision

实践项目

  1. 手写数字识别

    • 使用 TensorFlow 实现手写数字识别项目。
    • Handwritten Digit Recognition

  2. 房价预测

    • 使用 scikit-learn 实现房价预测项目。
    • House Price Prediction

  3. 情感分析

    • 使用 Python 实现情感分析项目。
    • Sentiment Analysis

更多资源

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