Deuxième étape : Apprentissage automatique classique
Maîtriser les algorithmes clés pour construire des systèmes de décision intelligents
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Manuel d'introduction à l'apprentissage statistique développé par l'Université de Stanford, disponible en versions R et Python, couvrant des algorithmes d'apprentissage automatique classiques tels que la régression, la classification et les machines à vecteurs de support, avec des cours en ligne gratuits et du code expérimental.
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Un tutoriel classique de 12 semaines et 26 leçons sur l'apprentissage automatique pour débutants, développé par Microsoft, qui utilise des données culturelles du monde entier pour pratiquer l'apprentissage automatique.
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Une spécialisation d'introduction classique à l'apprentissage automatique par le professeur Andrew Ng, couvrant l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et les techniques pratiques d'apprentissage automatique.
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Notes complètes en chinois du cours d'apprentissage automatique de Stanford d'Andrew Ng, comprenant 18 chapitres couvrant le contenu de base aux applications, fournissant divers supports d'apprentissage.
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Un projet éducatif qui implémente les modèles et algorithmes fondamentaux du Machine Learning à partir de zéro en Python, couvrant divers algorithmes allant de la régression linéaire à l'apprentissage profond, en mettant l'accent sur une présentation transparente des mécanismes internes des algorithmes.