ML-For-Beginners 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
12 weeks, 26 lessons, 52 quizzes, classic Machine Learning for all
practical-tutorials
项目驱动学习教程合集,通过一步步做完整项目来掌握一门技术。目前累计 28.8 万 star、3.7 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 16 / 65705,主要语言为 Python,项目始于 2017 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给想补齐某块知识的开发者:涉及 beginner-project、cpp、golang、javascript 方向。
按累计星标排序,库内共 65,705 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,968 个)。
优先使用本地记录的星标快照计算近 7 天真实增量;快照不足 7 天时,按「创建以来日均获星」估算,数值旁会标注口径。
已收录 GitHub 星标过千的公开项目,附原始简介、语言、主题与活跃度。用一句自然语言描述需求,即可获得 AI 推荐。
ML-For-Beginners 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
12 weeks, 26 lessons, 52 quizzes, classic Machine Learning for all
pathway 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打实时。
Python ETL framework for stream processing, real-time analytics, LLM pipelines, and RAG.
100-Days-Of-ML-Code 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
100 Days of ML Coding
machine-learning-for-software-engineers 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A complete daily plan for studying to become a machine learning engineer.
homemade-machine-learning 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
🤖 Python examples of popular machine learning algorithms with interactive Jupyter demos and math being explained
nni 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打开源免费。
An open source AutoML toolkit for automate machine learning lifecycle, including feature engineering, neural architecture search, model compression …
python-machine-learning-book 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
The "Python Machine Learning (1st edition)" book code repository and info resource
手写实现李航《统计学习方法》书中全部算法
手写实现李航《统计学习方法》书中全部算法
MLAlgorithms 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打轻量。
Minimal and clean examples of machine learning algorithms implementations
AIMLInterviews 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打功能完整。
A Comprehensive Guide for Generative AI, Agentic AI, Multimodal AI, Physical AI Interviews. Proven Formula for multiple FAANG offers and more
Machine-Learning-Collection 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A resource for learning about Machine learning & Deep Learning
maths-cs-ai-compendium 是用 TypeScript 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Become a cracked AI/ML researcher/engineer with this unconventional textbook covering maths, computing, and ML with intuition.
machine-learning-course 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
:speech_balloon: Machine Learning Course with Python:
PRMLT 是用 MATLAB 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Matlab code of machine learning algorithms in book PRML
cuml 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
NVIDIA cuML: GPU-Accelerated Machine Learning
datascience 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打开源免费。
This repository is a compilation of free resources for learning Data Science.
machine_learning_basics 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Plain python implementations of basic machine learning algorithms
pattern_classification 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A collection of tutorials and examples for solving and understanding machine learning and pattern classification tasks
awesome-quantum-machine-learning 是用 HTML 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Here you can get all the Quantum Machine learning Basics, Algorithms ,Study Materials ,Projects and the descriptions of the projects around the web
Book_7_《机器学习》 | 鸢尾花书:从加减乘除到机器学习;欢迎批评指正
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tslearn 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
The machine learning toolkit for time series analysis in Python
hdbscan 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打高性能。
A high performance implementation of HDBSCAN clustering.
igel 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打界面美观。
a delightful machine learning tool that allows you to train, test, and use models without writing code
Papers-Literature-ML-DL-RL-AI 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Highly cited and useful papers related to machine learning, deep learning, AI, game theory, reinforcement learning
项目列表来自 GitHub 官方 Search API(stars:>1000)。单个查询最多只能返回前 1000 条,所以「同步热门」取到的是星标最高的 1000 个;要拿全量必须按星标区间拆成多个查询——本站会先查各区间的真实数量再自动切分(1k–2k 约 3.2 万个,2k–5k 约 2.1 万个,5k–20k 约 1 万个,2 万以上约 2300 个)。GitHub 上星标过千的公开仓库当前约 65,968 个,本站已收录 65,705 个。星标、简介、语言与主题均为 GitHub 原始字段,未做人工逐一核验。
中文介绍分三种来源,卡片与详情页均有标注:热门项目使用本站人工维护的条目;其余项目由程序依据语言、主题、简介中的特征词与项目数据自动生成;仓库原简介本身是中文时直接引用原文。自动生成的介绍只是对公开字段的归纳,不代表项目方表述,也不构成选型结论。
每日推荐按北京时间每天从星标 6000 以上、近 18 个月仍有提交且未归档的项目中选取,排除近 120 天已推荐过的项目,同一天内结果固定。推荐结果由规则引擎(或配置的大模型)生成,不构成选型结论。
每天每台设备可免费检索 3 次,浏览、筛选和关键词查找不消耗额度。选择下方任一方案即可继续(当前为模拟支付)。
模拟支付不会接入真实渠道,也不会产生任何扣款。