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学习大全-Python机器学习入门资料大全,让你学习不再有烦恼

作者:车型网
日期:2020-01-23 00:54:34
阅读:

零基础入门机器学习?无从下手?大神精心整理的Python机器学习资料大全,收藏起来,这里的每一份资料都是你学习路上的指明灯!同时小编附上实验楼相关基础课程供大家参考,理论实践两不误,边学边动手!


1、数据处理

1.1 综合


  • Scipy

SciPy is a Python-based ecosystem of open-source software for mathematics, science, and engineering. In particular, these are some of the core packages


这里集合着python科学计算的几乎所有核心库,也是一个导航。


  • Scipy Lecture Notes 极力推荐的一个学习笔记!
  • Scipy Tutorial
  • scientific-python-lectures Jupyter

1.2 Numpy


  • Numpy Tutorial
  • Index Numpy 遇到Numpy陌生函数,查询用法,推荐!

小编推荐:NumPy 使用教程


如果你使用 Python 语言进行科学计算,那么一定会接触到 Numpy。Numpy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库,其拥有强大的高维度数组处理与矩阵运算能力。除此之外,Numpy 还内建了大量的函数,方便你快速构建数学模型。


1.3 Pandas


  • pandas主页 pandas主页,可以进入它的相关文档教程
  • pandas documents pandas史上最强参考文档集合 10 Minutes to pandas 十分钟搞定pandas 翻译版 API Reference Index Pandas 遇到陌生函数,查询用法,推荐!
  • pandas教程-百度经验

小编推荐:Pandas 使用教程


Pandas 是非常著名的开源数据处理工具,我们可以通过它完成对数据集进行快速读取、转换、过滤、分析等一系列操作。除此之外,Pandas 拥有强大的缺失数据处理与数据透视功能,可谓是数据预处理中的必备利器。


1.4 Matplotlib


  • Matplotlib Gallery 提供一些图像例子
  • Matplotlib Tutorial(译)——翻译原文
  • matplotlib - 2D and 3D plotting in Python

小编推荐:Matplotlib 及 Seaborn 使用教程


Matplotlib 是支援 Python 语言的开源绘图库,因为其支持丰富的绘图类型、简单的绘图方式以及完善的接口文档,深受 Python 工程师、科研学者、数据工程师等各类人士的喜欢。这门课程首先将带领你走进 Matplotlib,并学会使用它绘制各类 2D 或 3D 图。另外,课程还会对 Matplotlib 高级 API 库 Seaborn 的使用进行介绍。


2、数据可视化

2.1 Seaborn


Seaborn is a Python data visualization library with an emphasis on statistical plots. The library is an excellent resource for common regression and distribution plots


2.2 Plotly Python Library 印刷品质的图片质量啊!


3、机器算法

3.1综合


  • 用python做科学计算 五星推荐的中文学习资料!!!
  • scikit-learn

3.2 Cluster-聚类算法


  • Comparing Python Clustering Algorithms

3.3 GA(Genetic Algorithm)


  • Pyevolve documentation

小编推荐:Python科学计算(一)


本课程介绍 python 科学计算,通过本课程我们可以学习到 Numpy 多维数组,SciPy 科学计算库,matplotlib 绘图,Sympy 代数系统,用 C 编写 Python 包,Python 并行计算。


Python科学计算(二)


本课程内容主要包括 Pandas,Scikit-learn,Scikit-image 的基础使用。通过本课程我们将学习到 Pandas 数据处理,scikit-learn 机器学习,scikit-image 图像处理。



以上是完整的Python机器学习资料,主要涉及数据部分,希望对数据分析和机器学习相关领域感兴趣的小伙伴有帮助!


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