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深度学习四大名著：Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow（《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》）的代码

深度学习经典书籍 Ian Goodfellow Yoshua Bengio Aaron Courville 译者： 赵申剑 , 黎彧君 , 符天凡 , 李凯 责编： 王峰松

PRML pattern recognition and machine learning (最完整，包括学习笔记，习题答案，中文版，英文版电子档)

加入我们 什么是合成数据？ 合成数据是不是从现实世界事件中收集的人为生成的数据。它在不包含任何可识别信息的情况下复制了真实数据的统计组成部分，从而确保了个人的隐私。 为什么要合成数据？ 合成数据可用于许多应用程序： 隐私 消除偏见 天平数据集 增强数据集 ydata合成 该存储库包含与用于生成综合数据（特别是常规表格数据和时间序列）的对抗网络有关的材料。它包含一组使用Tensorflow 2.0开发的不同GAN架构。其中包括一个示例Jupyter Notebook，以说明如何使用不同的体系结构。 快速开始 pip install ydata-synthetic 例子 在这里，您可以找到用于综合表格数据的程序包和模型的用法示例。 信用欺诈数据集 库存数据集 项目资源 合成GitHub： ： 综合数据社区松弛： 在此存储库中，您可以找到以下GAN架构： 表格数据 顺序数据

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酒评指标 在这个项目中，我为在线葡萄酒销售商构建了葡萄酒评级预测指标。 该Wine预测变量旨在显示使用wine_dataset良好的预测是可能的。 葡萄酒评级是80到100之间的一个分数，代表了葡萄酒的质量。 使用当前的功能集，随机森林分类器及其调整的参数葡萄酒等级预测器可以预测均方误差为4.9的葡萄酒质量。 该指标表明，针对客户的全自动机器学习解决方案在生产中是可行且有效的。 该预测器运行带有Docker和Luigi任务的机器学习管道。 因此，它可以在装有docker和docker-compose的任何机器上运行。 机器学习管道包括以下步骤： 下载资料 制作数据集 清理数据 提取功能

计算机大牛Bishop出的《Pattern Recognition And Machine Learning》是机器学习的经典教材，文档还包含An Introduction to Statistical Learning with Applications in R，ython Machine Learning。文档非常详细(PRML读书会合集打印版、PRML笔记-Notes-on-Pattern-Recognition-and-Machine-Learning、PRML_Translation、PRML_Chinese_vision、PRML——Solutions+to+the+Exercises、prml-slides-1.pptx)