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data-science-ipython-notebooks学习资料汇总 - 数据科学Python笔记本集合

RayRay
深度学习TensorFlow机器学习数据科学PythonGithub开源项目

data-science-ipython-notebooks学习资料汇总

data-science-ipython-notebooks是一个非常全面的数据科学Python笔记本集合,涵盖了从深度学习到机器学习、数据分析、可视化等多个方面。本文将为大家介绍这个项目的主要学习资源,帮助读者更好地利用这个宝贵的学习材料。

项目概述

data-science-ipython-notebooks项目由多个主题的Jupyter笔记本组成,主要包括:

  • 深度学习(TensorFlow, Theano, Caffe, Keras)
  • scikit-learn
  • Kaggle竞赛
  • 大数据(Spark, Hadoop MapReduce, HDFS)
  • matplotlib
  • pandas
  • NumPy
  • Python基础
  • AWS相关内容

项目地址:https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks

data-science-ipython-notebooks

主要学习资源

  1. 深度学习
  • TensorFlow教程:包含基础操作、线性回归、卷积神经网络等内容
  • Theano教程:包含Theano基础、循环神经网络等
  • Keras教程:介绍Keras的基本用法及常见模型
  1. scikit-learn
  • 介绍scikit-learn的主要算法,如KNN、SVM、随机森林等
  • 包含模型验证、特征工程等内容
  1. pandas
  • pandas基础操作
  • 数据清洗与预处理
  • 高级数据分析技巧
  1. matplotlib
  • 基本绘图方法
  • 自定义图表样式
  • 高级可视化技巧
  1. NumPy
  • NumPy数组基础
  • 数组计算与广播
  • 结构化数组
  1. Kaggle竞赛
  • Titanic生存预测案例
  • 客户流失分析案例
  1. 大数据
  • Spark基础教程
  • Hadoop MapReduce示例
  1. AWS
  • boto SDK使用教程
  • S3命令行工具使用

如何使用

  1. 克隆或下载项目到本地
  2. 安装Jupyter Notebook及相关依赖
  3. 在项目目录下启动Jupyter Notebook
  4. 打开感兴趣的笔记本,跟随教程学习和实践

总结

data-science-ipython-notebooks是一个非常全面和实用的数据科学学习资源,涵盖了从入门到进阶的多个方面。无论你是数据科学新手还是有一定经验的从业者,都可以从这个项目中获益。希望这篇资源汇总能帮助大家更好地利用这个宝贵的学习材料,提升数据科学技能。

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