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編程教育機構。

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是一個基於網頁的交互計算應用程序。可以應用到全過程計算中去,包括開發、文檔編寫、運行代碼和展示結果。


基於Jupyter Notebook從頭學習機器學習|入門資料分享


根據GitHub上的README文檔介紹,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 (這一部分有視頻)

第2課: Pandas簡介

第3課: Python繪圖

第4課: 迴歸模型

第5課: 數據預處理

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


基於Jupyter Notebook從頭學習機器學習|入門資料分享


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:在線學習

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


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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,涉及到人工智能相關的各個領域。


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GitHub傳送門:

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

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