# yangxx_ML

**Repository Path**: git4mark/yangxx_ML

## Basic Information

- **Project Name**: yangxx_ML
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2024-01-22
- **Last Updated**: 2024-01-22

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# Machine Learning

[个人博客](https://yshane-ai.github.io/)

[个人知乎](https://www.zhihu.com/people/xin-shao-49-78)

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](https://github.com/yshane-ai/yangxx_ML/tree/main/RL)

- 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](https://www.youtube.com/c/YannicKilcher/videos)：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](https://lilianweng.github.io/)：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](https://lilianweng.github.io/posts/2020-08-06-nas/)，[强化学习中的探索问题研究](https://lilianweng.github.io/posts/2020-06-07-exploration-drl/)，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。