Aprendizaje automático desde cero. Implementaciones básicas de NumPy de modelos y algoritmos de aprendizaje automático con un enfoque en la accesibilidad. Busca cubrir todo, desde regresión lineal hasta aprendizaje profundo.
Explora los conceptos básicos del aprendizaje automático implementando varios modelos y algoritmos desde cero utilizando Python.
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ML-From-Scratch tiene 32.4k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 5.4k veces. ML-From-Scratch está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2017. ML-From-Scratch está disponible bajo la licencia MIT. Sus temas principales son: data-mining, data-science, deep-learning, deep-reinforcement-learning.
Aprendizaje automático desde cero. Implementaciones básicas de NumPy de modelos y algoritmos de aprendizaje automático con un enfoque en la accesibilidad. Busca cubrir todo, desde regresión lineal hasta aprendizaje profundo.
ML-From-Scratch es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia MIT.
Sí. ML-From-Scratch es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
ML-From-Scratch está disponible bajo la licencia MIT.
ML-From-Scratch está escrito principalmente en Python.
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[](https://olud.ai/project/eriklindernoren-ml-from-scratch.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.