Machine Learning

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这里用于记录和分享一些机器学习相关的课程资源和代码实现，大家有需自取哈

RL

RL部分整理了RL相关的书籍和课程资源，包括UCB，CMU，Stanford，以及莫凡、周博磊老师的课程资源 link

• DQN (pytorch)
• PPO (pytorch)
• DDPG (pytorch)

Basic

• Transformer：使用pytorch实现一个简易版本的transformer。
• GCN：使用pytorch实现一个简易版本的图卷积神经网络。
• Pointer Network:使用pytorch实现一个简易版本的pointer network。

ML

• KNN
• Decision Tree
• Naive Bayes
• Logistic
• SVM
• AdaBoost
• Regression
• Regression Trees

Resources

这部分上传了一些电子书资源，包括花书，Sutton的RL入门，数学相关的资源等

一些值得关注的博主

• Yannic Kilcher on Youtube：这是一位定期在YouTube分享机器学习和深度学习前沿技术的博主，里面包含的内容包括强化学习，计算机视觉，自然语言处理以及AI在其他领域的最新应用，讲解论文的方式主要是屏幕分享，陪你认真阅读每一段文字，然后遇到难点就会在旁边画图讲解，十分通俗易懂，是我最最喜欢的一位Youtube博主。
• Lilian Weng's Blog：这是一个非常厉害的小姐姐，主要通过综述的形式对每个AI方向进行讲解，例如神经网络架构搜索，强化学习中的探索问题研究，她就针对这个课题进行了详细的梳理。他的博客是对每个方向的发展进行梳理，非常适合做survey和小白入手。