基於Jupyter Notebook從頭學習機器學習 | 入門資料分享
乾明 編譯整理
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
熱心分享機器學習入門資料的人越來越多了。
今天跟大家介紹的是一個名為ZekeLabs的機構推出的機器學習入門資料。
ZekeLabs是一個位於印度班加羅爾的程式設計教育機構。
根據原po主在Reddit上的帖子介紹，對於那些已經有了機器學習相關基礎的人來說，這份資料可能價值不大。
但對於那些剛剛“入坑”的人來說，這份資料很有意義。不少人都在帖子下面迴應，這份資料的確有價值。
這份課程的亮點是基於“Jupyter Notebook”。
根據官方介紹，Jupyter Notebook是一個基於網頁的互動計算應用程式。可以應用到全過程計算中去，包括開發、文件編寫、執行程式碼和展示結果。
根據GitHub上的README文件介紹，這份資料主要分為3個部分。
機器學習Git Codebook
這部分一共有10節課程，分別是：
第1課： Numpy簡介 （這一部分有視訊）
第2課： Pandas簡介
第3課： Python繪圖
第4課： 迴歸模型
第5課： 資料預處理
第6課： 決策樹
第7課： 樸素貝葉斯
第8課： 特徵聯合
第9課： 模型選擇和評估
第10課：特徵選擇方法
經典ML案例研究
這部分一共有5個案例。分別是：
案例1：線性迴歸
案例2：癌症預測
案例3：線上學習
案例4：客戶流失預測
案例5：收入預測
案例6：員工離職預測
來自EdYoda的一些免費課程
EdYoda是一個提供技術教程的開放平臺。
這部分一共16個相關的課程，涉及到人工智慧相關的各個領域。
GitHub傳送門：
https://github.com/zekelabs/data-science-complete-tutorial
— 完 —
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