Github上的10个数据社会科学和机器学习知识库

点击上图，核对教学大纲

来源：DeepHub IMBA

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在本文之前将介绍一些对图片科学和机器学习制作者最有效率的 Github 代码坎。（排名顺序不分先后）

1、The Algorithm

图片结构是认知科学之前最风靡的辞汇，意味著紧随其后的是图片科学。但是每个认知科学专业的许多学生都必须了解到图片结构，如果你打算在该行业从事长期职业，那么它是最重要的研修之一。无论您是 ML 技工、Web JavaScript、移动JavaScript还是本科生，这都是某种程度在主页收藏之前占有的一个repo。他们还有一个网页，应用于核对和运行 10 多种风靡母语的代码。

2、100-Days-Of-ML-Code

这个 repo 的地名是不言自明，它包涵一个 100 天的研修 ML 计划案。它来自一群OpenBSD制作者的一些更加加值得注意的贡献，并且在 repo 之前包涵了图片集。该repo 的另一个显着特点是每天的二维图海报，就像每日研修计划案的内容可，如果扫描的海报能上进你保持良好正轨，这将更加加有效率。

3、 data-science

这个repo为那些想要付费完毕图片科学本科文凭的人提供了一个机会，这些文凭来自世界上一些最好的大学。在他们的文凭之前，更加钟爱 MOOC（大规模开放的网站文凭）风格的文凭，因为这些文凭更加适合自定合作开发进度的研修。

许多学生可以通过不同的社区管道、GitHub 难题、repo 的 Discord 伺服器等进行互动。它似乎带来了集体研修的感觉，在在世界上开放世界的付费文化教育计划案之前某种程度是这样的路要走 而不是昂贵的文凭。

4、public-apis

它是可供各种JavaScript用到的最佳公共 API 论域之一，它有一个以更加加全面的方法界定的 API 此表，并提供了每个 API 的概念，关于每个 API 的 Auth、HTTP 和 CORS 状况，而无需写作它们各自的文档。当计划案为这两项创建示例图片集时它会更加加不方便。

5、awesome-machine-learning

就像名别号一样，这个repo包涵一个新曲的机器学习方法论、坎和软件此表。它兼具应用于各种母语和机器学习基本功能的方法论和坎的界定此表。

6、project-based-learning

但是听几个小时的手册会让个人感到厌烦，从这两项之前研修的潜力要高得多。你需要遭遇可实现难题并解决有朝一日意味著遇到的难题，所以必须尝试用到正在研修的母语或技能在至少一个好的这两项之前实施它们。

无论是 Web/移动合作开发、机器学习还是图片科学，这个repo都有很好的这两项论域，可以参考这些这两项以供研修和有朝一日用到。该此表按母语界定，在每种母语下，可以找到来自不同表现形式的大量这两项。

7、Complete-Python-3-Bootcamp

Python 是一种如此风靡的母语，以至于人们在听到这个辞汇时不再知道爬行动物。它已成为图片科学、机器学习、机器学习甚至网络合作开发的众所周知母语。这个repo包涵 Udemy 上最受欢迎、评价高达且完整的 Python 3 训练营文凭之一的元数据。

8、awesome-python

如上所述，Python 在 2022 年的风靡是显然的。这种风靡的主要原因之一是数量庞大。这个repo有一个专为针对 python 的坎、方法论和海洋资源的新曲此表。无论是关于方法论负责管理大灯还是用到 Web 套接别号，几乎涵盖了所有内容。

9、DeepLearning-500-questions

顾名思义，这是关于厚度研修和机器学习的综合科学知识体系。它包涵一系列关于厚度研修和机器学习的数学和技术方面的篇名，这些篇名将设法您在各自行业建立坚实的科学知识基础性。

10、metrics

Metrics 可应用于生成关于你的信息图片，因此你可以将它们嵌入到 GitHub 个人资料之前，让用户更加多地了解到。表明你的 git 统计图片以及日历、收藏的摇滚音乐、网页、仍要的推文、这两项、母语等。这意味著看起来有点花里胡哨，但如果用到其所，它似乎可以设法你的个人资料脱颖而出。

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