datawhalechina/pumpkin-book：机器学习（西瓜书）公式详解

fengdu78/lihang - code是《统计学习方法》第二版的代码实现项目。李航老师的《统计学习方法》系统介绍多种统计学习方法，这个项目整理了书中代码并提供下载，涵盖感知机、k近邻法等众多方法，有助于读者理解书中知识，对机器学习学习、培训、面试笔试等有重要意义。

PaddlePaddle自2016年开源，是源于工业实践的深度学习与机器学习框架。涵盖核心框架、模型库等众多内容，被制造、农业等众多行业广泛采用，服务超1070万开发者等众多对象。它具有如神经网络工业开发的敏捷框架、支持超大规模深度神经网络训练、多种高性能推理引擎、面向行业的模型和开源库等众多技术优势，在深度学习和机器学习领域发挥着重要的作用。

《DeepLearning - 500 - questions》全书共18个章节，50余万字。以问答形式阐述概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题。内容源于编者日常学习知识点及公司笔面试题，凝聚众多科研人员和工程师经验，可为多领域人员提供参考，适合需要查漏补缺的应聘者和面试官阅读，欢迎大家提出批评指正并参与讨论。

GitHub上的Machine - Learning项目专注于机器学习实战（Python3）。涵盖kNN、决策树等多种算法，包含各算法的基础篇与实战篇文章和代码。作者每周至少两篇原创文章，文章在公众号首发，视频在B站首发，还可加微信进交流群交流或提意见，这是一个对机器学习学习者很有价值的项目资源。

AiLearning项目是一个综合性的学习资源库，包含数据分析、机器学习实战、线性代数、PyTorch、NLTK、TF2等多方面内容。项目中有各知识板块的详细学习文档、教程、代码示例，提供不同版本支持说明与学习路线指导。机器学习部分有各算法章节信息，自然语言处理部分有国内外情况对比、入门须知与教程推荐等。还有众多实践案例，各技术领域的核心技术相关知识整合，适合不同层次学习者。

100 - Days - Of - ML - Code中文版是一个综合性的机器学习项目资源。它涵盖了有监督学习中的多种回归与分类算法，包括简单线性回归、逻辑回归等，还有无监督学习的聚类算法。项目里有对线性代数和微积分知识的复习内容，也包含对Python数据处理与可视化库的深入研究。其文件结构丰富，有代码、文档以及教程等，对机器学习学习者而言是一个很有用的资源。