本项目是图宾根大学2023年夏季学期'概率机器学习'课程的材料，包括理论与实践的结合，适合学习和研究概率机器学习的学生和研究者。
这本书包含了一系列关于机器学习的习题，并附有详细的解答。希望详细程度足以让读者遵循解决方案并理解所使用的技术。
Python机器学习库
Dataflowr Notebooks是一组用于数据科学和机器学习任务的Jupyter笔记本，旨在提供可重用的代码示例和模板，帮助用户高效进行数据分析和模型开发。
《理解深度学习》是由Simon J.D. Prince编写的一本关于深度学习的专业书籍，内容涵盖深度学习的理论基础、性能评估、卷积网络、Transformers、图神经网络、生成对抗网络（GANs）、扩散模型（Diffusion Models）、强化学习等主题。书中提供了深入的理论和实践指导，并附有大量练习题，适合初学者和有经验的研究人员。
Teachable Machine是一个创新的AI工具，旨在简化机器学习模型的创建和实现，使任何人都能在没有编码知识的情况下训练模型来识别图像、声音和姿势。该平台致力于让机器学习变得易于理解，适合教育工作者、学生、爱好者和专业人士，简化AI概念的应用。
本项目研究了在机器学习中对柏拉图理想的表现形式，探讨了表现理论与柏拉图理想之间的关系。
清华大学的LaTex入门教学ppt，介绍如何使用LATEX排版论文。该项目旨在帮助初学者掌握LaTeX排版技巧，提供详细的示例和实用的指导，适合希望提升论文排版能力的学生。
