ML-from-scratch-seminar 项目教程

ML-from-scratch-seminar 项目教程

ML-from-scratch-seminar This repository is part of a "Machine Learning from Scratch" seminar at Harvard Medical School. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ML-from-scratch-seminar

1. 项目的目录结构及介绍

ML-from-scratch-seminar/
├── AdvancedRL/
├── BBVI_BNN/
├── DeepRL/
├── DiffusionGenerativeModels/
├── GAN/
├── GLMs/
├── Gaussian Process/
├── HMM/
├── Nonlinear-Filtering/
├── StableDiffusion/
├── Transformers/
├── VAE/
├── reinforcement learning/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── pattern recognition and machine learning (2007).pdf

目录结构介绍

• AdvancedRL/: 高级强化学习相关代码和文档。
• BBVI_BNN/: 贝叶斯变分推理和贝叶斯神经网络相关代码和文档。
• DeepRL/: 深度强化学习相关代码和文档。
• DiffusionGenerativeModels/: 扩散生成模型相关代码和文档。
• GAN/: 生成对抗网络相关代码和文档。
• GLMs/: 广义线性模型相关代码和文档。
• Gaussian Process/: 高斯过程相关代码和文档。
• HMM/: 隐马尔可夫模型相关代码和文档。
• Nonlinear-Filtering/: 非线性滤波相关代码和文档。
• StableDiffusion/: 稳定扩散模型相关代码和文档。
• Transformers/: 变压器模型相关代码和文档。
• VAE/: 变分自编码器相关代码和文档。
• reinforcement learning/: 强化学习相关代码和文档。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• pattern recognition and machine learning (2007).pdf: 相关参考文献。

2. 项目的启动文件介绍

项目中没有明确的“启动文件”，因为这是一个教学和研究项目，主要由多个 Python 文件和 Jupyter Notebook 组成。每个子目录通常包含一个或多个 Python 文件或 Jupyter Notebook，用于实现特定的机器学习模型。

例如，如果你想启动一个特定的模型实现，可以导航到相应的子目录并打开或运行其中的 Python 文件或 Jupyter Notebook。

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有明确的“配置文件”，因为这是一个教学和研究项目，主要关注模型的实现和理论探讨。每个子目录中的代码通常是独立的，不需要全局配置文件。

如果你需要配置特定的运行环境或参数，可以在相应的 Python 文件或 Jupyter Notebook 中进行设置。

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以上是 ML-from-scratch-seminar 项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息对你理解和使用该项目有所帮助。

ML-from-scratch-seminar This repository is part of a "Machine Learning from Scratch" seminar at Harvard Medical School. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ML-from-scratch-seminar