AiLearning-Theory-Applying

快速上手Ai理论及应用实战：基础知识Basic knowledge、机器学习MachineLearning、深度学习DeepLearning2、自然语言处理BERT，持续更新中。含大量注释及数据集，力求每一位能看懂并复现。

学习章节：

• 必备数学基础Basic knowledge
  • 高等数学基础
  • 微积分
  • 泰勒公式
  • 线性代数基础
  • 随机变量
  • 概率论基础
  • 数据科学的几种分布
  • 核函数
  • 熵和激活函数
  • 回归分析
  • 假设检验
  • 相关分析
  • 方差分析
  • KMEANS算法
  • 贝叶斯分析
• 人人都能看懂的Transformer
  • 第一章——Transformer网络架构
  • 第二章——文字向量化
  • 第三章——位置编码
  • 第四章——多头注意力机制——QK矩阵相乘
  • 第五章——多头注意力机制——全流程
  • 第六章——数值缩放
  • 第七章——前馈神经网络
  • 第八章——最后的输出
• 机器学习MachineLearning
  • 信用卡欺诈检测（含数据集）
  • 工业化工生产预测（含数据集）
  • 智慧城市-道路通行时间预测（含数据集）
  • 建筑能源利用率预测（含数据集）
  • Indoor Location & Navigation（数据集在kaggle）
  • 第三届阿里云磐久智维算法大赛（数据集在天池）
  • 机器学习实战小项目（含数据集）
• 深度学习入门DeepLearning
  • 深度学习必备知识点
  • 走进深度学习的世界 神经网络模型
  • 卷积神经网络
  • 递归神经网络与词向量原理解读
  • LSTM网络架构与情感分析应用实例
  • 快手用户活跃预测（含数据集）
  • ACM SIGSPATIAL 2021预估到达时间（含数据集）
• NLP通用框架BERT项目实战
  • NLP通用框架BERT原理解读
  • BERT源码解读与应用实例
  • 基于BERT的中文情感分析实战.md
• 机器学习算法原理及推导
  • 李航——统计学习方法
  • 李宏毅——异常检测

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