ml notebooks 101

ML笔记本101

该存储库的目的是托管各种ML实现，这些实现对初学者以及中级或高级从业者都有用。

目录

此存储库处于早期阶段 - 到目前为止只添加了少数笔记本，我将尝试添加尽可能多的笔记本，但任何人都可以自由地为此存储库做出贡献。

• 安
  • 基础
    • nn实现逻辑门
    • nn实现不闸门
    • 预测安妮的住房价格
• 计算机视觉
  • 卷积神经网络的深入指南
  • 用Pytorch介绍计算机视觉
  • 转移学习CNN指南
  • 基本的OPENCV操作
• 甘斯 - （尚未实施）
• 一般ML
  • 回归101：预测住房价格
  • 泰坦尼克号：灾难中的机器学习
• NLP
  • 语言建模
    • 基本的n-gram语言建模
  • 文本分类
    • 使用LSTM和手套的情感分类
• 强化学习（尚未实施）
• 时间序列（尚未实施）
• 无监督的学习
  • K-均值聚类

任何人都可以做出贡献！

您可以通过添加新脚本/笔记本，改进当前脚本或文档来做出贡献。您可以将贡献引用。md文件以获取更详细的指南。

您的工作应该进入相关文件夹，并确保创建一个带有工作标题的子文件夹。

以下是提出拉请求之前的一些说明

如何贡献

注意：最好是添加自己的作品，避免通过从其他地方复制代码来制作PR。如果您想为别人的工作做出贡献，可以在“问题”部分中告知我们，如果值得合并，维护者将决定。

• 创建一个更改代码的问题。当问题批准时，您可以进行更改。
• 在开始更改代码之前，请从上游分支提取最新更改。
• 将您的文件添加到适当的文件夹（小写）中，其中包含readme.md。如果需要，请添加需求。
• 如果数据文件超过20MB，则排除数据文件或保存的模型文件，但包括自动下载或指向源的脚本。
• 请在代码中使用flake8 linting

错别字固定/次要变化的文档未标记为贡献。如果您不知道过程以正式的方式提出查询:)