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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 | 公众号 QbitAI

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。

基于Jupyter Notebook从头学习机器学习 | 入门资料分享_第1张图片

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

基于Jupyter Notebook从头学习机器学习 | 入门资料分享_第2张图片

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

基于Jupyter Notebook从头学习机器学习 | 入门资料分享_第3张图片

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。

基于Jupyter Notebook从头学习机器学习 | 入门资料分享_第4张图片

GitHub传送门：

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

— 完 —

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