最近逛 GitHub，發(fā)現(xiàn)了一個非常不錯的 AI 資料，兼顧理論和實戰(zhàn)，非常不錯！

首先放上該資源的 GitHub 地址：

https://github.com/ben1234560/AiLearning-Theory-Applying

該資源名為《AiLearning-Theory-Applying》，作者是 ben1234560。該開源項目主要包含了 AI 領(lǐng)域的 5 大模塊，具體目錄如下：

• 必備數(shù)學(xué)基礎(chǔ)Basic knowledge

• 機器學(xué)習(xí)MachineLearning

• 深度學(xué)習(xí)入門DeepLearning

• NLP通用框架BERT項目實戰(zhàn)

• 機器學(xué)習(xí)算法原理及推導(dǎo)

詳細(xì)目錄如下：

一、必備數(shù)學(xué)基礎(chǔ)Basic knowledge

這部分包含了機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)必備的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，包含：高等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、微積分、泰勒公式、線性代數(shù)等等。每個知識點根據(jù)難易程度都有了比較詳盡的介紹，例如貝葉斯分析部分，作者做了較為細(xì)致的介紹。

例如幾個關(guān)鍵的基礎(chǔ)概念：分布函數(shù)、概率密度函數(shù)、概率質(zhì)量函數(shù)、似然函數(shù)、邊緣分布等。

二、機器學(xué)習(xí)MachineLearning

機器學(xué)習(xí)部分，項目主要從 5 個競賽實戰(zhàn)項目來由淺入深介紹。包括：信用卡欺詐檢測（含數(shù)據(jù)集）、工業(yè)化工生產(chǎn)預(yù)測（含數(shù)據(jù)集）、智慧城市-道路通行時間預(yù)測（含數(shù)據(jù)集）、建筑能源利用率預(yù)測（含數(shù)據(jù)集）、快手用戶活躍預(yù)測（含數(shù)據(jù)集）、機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)小項目（含數(shù)據(jù)集）等。畢竟實戰(zhàn)才能把我們的理論驗證一下~

以信用卡欺詐檢測為例，主要是使用邏輯回歸算法來實現(xiàn)分類問題。不僅包含了賽題的介紹、理論，還有實戰(zhàn)代碼，以 .ipynb 的形式，很方便閱讀理解和實操。

https://github.com/ben1234560/AiLearning-Theory-Applying/blob/master/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AB%9E%E8%B5%9B%E5%AE%9E%E6%88%98_%E4%BC%98%E8%83%9C%E8%A7%A3%E5%86%B3%E6%96%B9%E6%A1%88/%E4%BF%A1%E7%94%A8%E5%8D%A1%E6%AC%BA%E8%AF%88%E6%A3%80%E6%B5%8B/%E9%80%BB%E8%BE%91%E5%9B%9E%E5%BD%92-%E4%BF%A1%E7%94%A8%E5%8D%A1%E6%AC%BA%E8%AF%88%E6%A3%80%E6%B5%8B.ipynb

三、深度學(xué)習(xí)入門DeepLearning

深度學(xué)習(xí)包含了 5 個章節(jié)：深度學(xué)習(xí)必備知識點、走進深度學(xué)習(xí)的世界、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與詞向量原理解讀、LSTM網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)與情感分析應(yīng)用實例。

LSTM網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)與情感分析應(yīng)用實例部分以一個情感分析實例來深化理論知識。

四、NLP通用框架BERT項目實戰(zhàn)

NLP通用框架BERT項目實戰(zhàn)主要包含：NLP通用框架BERT原理解讀、BERT源碼解讀與應(yīng)用實例、基于BERT的中文情感分析實戰(zhàn) 3 個部分。以目前 NLP 領(lǐng)域火熱的 BERT 模型為例，進行了理論介紹和一個中文情感分析的實戰(zhàn)項目。

五、機器學(xué)習(xí)算法原理及推導(dǎo)

機器學(xué)習(xí)算法原理及推導(dǎo)回歸理論，主要介紹李航——統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法和李宏毅——異常檢測的原理介紹和推導(dǎo)過程。

統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法：

異常檢測：

總結(jié)

總的來說，這份開源的 AI 理論與實戰(zhàn)項目包含了很多有價值的內(nèi)容，包含了理論推導(dǎo)和算法實戰(zhàn)，是一份不錯的資源。希望對大家有所幫助！

最后再次放上該項目的 GitHub 地址：

https://github.com/ben1234560/AiLearning-Theory-Applying

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Github开源！适合初学者的机器学习和深度学习的资料合集的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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