台湾李宏毅教授写的300多页的ppt，图片演示，简单理解。非常适合入门。 但是用的英文，英文，不过都很简单。适合对深度学习有大概了解者观看。深入还远远不够！

李宏毅 2020 ML Homework 2 - Classification

1、李宏毅2021机器学习作业三全部数据集 2、训练集内含11种食物图片的分类集和用于半监督的未分类集，还有11种图片的验证集，以及测试集 3、本资源为台大李宏毅深度学习课程作业数据集。

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李宏毅深度学习2019讲义。19年最新的课程，Attact, Mete learning, GAN, Bert, Transformer

蘑菇书代码 李宏毅老师的《深度强化学习》是强化学习领域经典的中文视频之一。李老师幽默风趣的上课风格让晦涩难懂的强化学习理论变得轻松易懂，他会通过很多有趣的例子来讲解强化学习理论。比如老师经常会用玩 Atari 游戏的例子来讲解强化学习算法。此外，为了教程的完整性，我们整理了周博磊老师的《强化学习纲要》、李科浇老师的《世界冠军带你从零实践强化学习》以及多个强化学习的经典资料作为补充。对于想入门强化学习又想看中文讲解的人来说绝对是非常推荐的。 本教程也称为“蘑菇书”，寓意是希望此书能够为读者注入活力，让读者“吃”下这本蘑菇之后，能够饶有兴致地探索强化学习，像马里奥那样愈加强大，继而在人工智能领域觅得意外的收获。

李宏毅GAN网络作业文档 包括算法的简单思路讲解,数据集链接等等 每个部分用代码ruh实现,数据集以什么样的格式输入,呈现的效果,在学习后做作业巩固GAN网络的核心思想

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不想要积分的，可是最少也要设置2积分，大家学习愉快~ 这是该课程主页，没有积分的可以自己去下载~ http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML16.html

这是李宏毅2020机器学习作业一的Pytorch版，用Pytorch的张量操作函数更改了原先的numpy操作。实现了线性回归，并且预测了多因素作用下的PM2.5预测。