Skip to content

Latest commit

 

History

History
42 lines (34 loc) · 2.71 KB

README.md

File metadata and controls

42 lines (34 loc) · 2.71 KB

Алгоритмы машинного обучения

Данный репозиторий содержит информацию о применении основных алгоритмов машинного обучения. Я создаю этот материал в процесссе обучения. Поэтому если вы нашли ошибки или хотите предложить внести дополнения, пишите мне по эл. почте [email protected]. С радостью приму ваши предложения!

Навигация

  1. Математика в машинном обучении
  2. Pandas
  3. Запросы к базам данных (SQL)
  4. Различные алгоритмы
  5. Алгоритм ближайших соседей
  6. Метод опорных векторов
  7. Деревья решений и случайный лес
  8. Визуализация работы алгоритмов
  9. Классические нейронные сети
  10. Кластеризация
  11. Свёрточные нейронные сети
  12. Обработка естественного языка с помощью нейросетей

Список полезных источников

Полезные материалы

  1. Курс лекций по машинному обучению К. В. Воронцова
  2. Курс "Введение в Data Science и машинное обучение" на платформе Stepik
  3. Курс "Нейронные сети и компьютерное зрение" на платформе Stepik
  4. YouTube канал Deep Learning School

Документация к библиотекам

  1. TensorFlow
  2. Keras
  3. Scikit learn
  4. PyTorch
  5. Pandas
  6. NumPy
  7. Plotly
  8. Matplotlib
  9. Seaborn
  10. Theano