Python技术知识清单(数据科学)

给大家整理了一份Python开发技术学习清单,主要来自2018年Python中文社区往期文章,本期收录的是数据科学相关的知识点,建议新年佳节可以利用空闲时间多看看。祝大家猪年大吉,诸事顺利!

线性回归机器学习算法介绍

Python机器学习方法智能识别亚马逊验证码

机器学习算法实践-Platt SMO和遗传算法优化SVM

机器学习实战之决策树

机器学习实战之KNN算法

机器学习实战之朴素贝叶斯

机器学习算法KNN简介及实现

Kaggle机器学习实战总结

Python机器学习实战:我的共享单车被谁骑走了?

机器学习算法实践:树回归

机器学习算法实践-标准与局部加权线性回归

机器学习算法实践-Logistic回归与梯度上升算法(上)

机器学习算法实践-朴素贝叶斯(Naive Bayes)

Python机器学习工具:Scikit-Learn介绍与实践

Python机器学习算法入门之简单感知器学习算法

Python机器学习算法入门之梯度下降法实现线性回归

利用层次聚类算法进行基于基站定位数据的商圈分析

遗传算法框架GAFT优化小记

GAFT:一个使用Python实现的遗传算法框架

使用MPI for Python 并行化遗传算法

Python运用蒙特卡洛算法模拟植物生长

Keras搭建深度神经网络解决多分类问题

Keras 的 Web 填坑记

实现属于自己的TensorFlow(一) - 计算图与前向传播

ALI的Tensorflow炼成与GAN科普

Win10配置人工智能学习平台Tensorflow的正确姿势

用Python快速实现经典排序算法的可视化

隐马尔可夫模型(HMM)及Viterbi算法

搭建CNN模型破解网站验证码

分类模型评估的方法及Python实现

利用深度学习建立流失模型(附完整代码)

利用docker部署深度学习模型的一个最佳实践

聚类的Python实现(一):数据导入和处理

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协同过滤的原理及Python实现

北京二手房房价分析(建模篇)

无监督文本自动摘要野生技术

大顶堆的原理及Python实现

数据下的奥运百年 | Kaggle数据研究

GBDT回归的原理及Python实现

回归树的原理及Python实现

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PyTorch深度学习框架入门——使用PyTorch实现手写数字识别

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支持向量机原理推导(二)

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深度学习入门:用MNIST完成Autoencoder

深度学习入门:用MNIST完成Autoencoder(续)

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