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基于Jupyter Notebook从头学习机器学习 | 入门资料分享

乾明 编译整理 量子位 报道

热心分享机器学习入门资料的人越来越多了。

今天跟大家介绍的是一个名为ZekeLabs的机构推出的机器学习入门资料。

ZekeLabs是一个位于印度班加罗尔的编程教育机构。

根据原po主在Reddit上的帖子介绍,对于那些已经有了机器学习相关基础的人来说,这份资料可能价值不大。

但对于那些刚刚“入坑”的人来说,这份资料很有意义。不少人都在帖子下面回应,这份资料的确有价值。

这份课程的亮点是基于“Jupyter Notebook”

根据官方介绍,Jupyter Notebook是一个基于网页的交互计算应用程序。可以应用到全过程计算中去,包括开发、文档编写、运行代码和展示结果。

根据GitHub上的README文档介绍,这份资料主要分为3个部分。

机器学习Git Codebook

这部分一共有10节课程,分别是:

第1课: Numpy简介 (这一部分有视频)

第2课: Pandas简介

第3课: Python绘图

第4课: 回归模型

第5课: 数据预处理

第6课: 决策树

第7课: 朴素贝叶斯

第8课: 特征联合

第9课: 模型选择和评估

第10课:特征选择方法

经典ML案例研究

这部分一共有5个案例。分别是:

案例1:线性回归

案例2:癌症预测

案例3:在线学习

案例4:客户流失预测

案例5:收入预测

案例6:员工离职预测

来自EdYoda的一些免费课程

EdYoda是一个提供技术教程的开放平台。

这部分一共16个相关的课程,涉及到人工智能相关的各个领域。

GitHub传送门:

https://github.com/zekelabs/data-science-complete-tutorial

本文分享自微信公众号 - 量子位(QbitAI)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2018-10-20

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