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    他一年寫了200篇原創筆記,幫助你快速入門Python與機器學習

     liqualife 2019-09-04

    「Python與算法社區」號主現就職于某知名互聯網公司,5年算法工程師,從事機器學習、深度學習、數據分析等相關工作。Pandas開源庫貢獻者。

    這位大佬喜歡分享,在過去的兩年中,已原創并分享 280 余篇文章。

    公眾號「Python與算法社區」是日常自學和工作的全部沉淀。內容以Python、數據科學、機器學習、深度學習為主,包括但不限于Python、數據分析與挖掘、機器學習、深度學習的個人技術學習與進階公眾號。內容適合以下群體:

    • 相關崗位從業者

    • 相關專業和方向

    • 相關技術愛好者


    1、基礎算法類 

    主要包括計算機科學中基本的算法與數據結構,結合算法思想和Leetcode實戰,總結介紹。

    1. 程序員必知的算法和數據結構:2500字性能總結

    2.  1800字普林斯頓大學課程濃縮筆記:程序員必知的算法之查找和排序算法

    3.  程序員必看:實現棧有這兩種策略,有完整分析和代碼實現

    4. 程序員必知的算法和數據結構:用這種方法理解鏈表,更易懂

    5. 冒泡排序,快速排序,實例演示

    6. 直接選擇排序,堆排序,實例演示

    7. 直接插入排序,希爾排序,實例演示

    8. 歸并排序,實例演示

    9. 基數排序,實例演示

    10. 常用排序算法代碼兌現

    11.  純碎coding:7個最常用的排序算法

    12. 圖解選擇排序算法

    13. 均分紙牌(經典貪心)

    14. 充分利用已知的計算條件

    15. 動態規劃|算法

    16. 動態規劃|前篇:括號知多少

    17. 動態規劃|中篇:爬樓梯

    18. 動態規劃|后篇:考量適用指標

    19. 動態規劃|約束條件下的三角最短路徑

    20.  動態規劃|相鄰約束下的最優解

    21. 動態規劃|相鄰約束下的最優解(House Robber II )

    22.  詳解連續子數組的最大累乘之動態規劃解法

    23. 除自身累乘算法題,又有創意解法了

    24.  一道傷腦筋的算法題 亮了

    25. 非遞歸前序遍歷

    26. 非遞歸中序遍歷

    27. 樹非遞歸后序遍歷

    28. 二叉樹非遞歸后序遍歷(python)

    29.  回溯樹求集合全排列和所有子集

    30.  圖解各種樹(一)

    31.  圖解各種樹(二)

    32.  基本算法|圖解各種樹(三)

    33. 基本算法|圖解各種樹(四)

    34.  圖算法|Dijkstra最短路徑算法

    35.  算法|Dijkstra算法python實現

    36.  圖算法|Prim算法求最小生成樹

    37.  有向無環圖(DAG)檢測

    38. 深度優先搜索和回溯結合后的終極模板

    39. 兩道Leetcode比賽題 (第140屆)

    40. 鏈表反轉,此生相伴

    2、Python學習路線 

    主要包括Python的核心語法使用總結,以及基于Python常用的數據分析與處理包Numpy, Pandas 和 Matplotlib 的常用API使用和實戰總結。

    1.  Python和Numpy入門

    2.  Python|編寫自己的類

    3.  Python|模塊,包,標準模板

    4.  Python|高階函數

    5.  Python|生成器

    6.  Python|閉包

    7.  Python|繼承,多態,鴨子類型

    8.  Python|獲取對象的類型,方法,setattr()添加屬性

    9. Python-GUI|Tkinter模塊

    10.  Python-GUI|Tk類,屬性文檔使用指南

    11.  Python-GUI|Label顯示圖片,Pack布局控件

    12.  Python-GUI|生成菜單,封裝自己的控件

    13.  Python|Pyinstaller打包Python程序的過程詳解

    14.  C++, Java, Python 中的淺復制

    15.  問答記錄貼 1 | 解析 NumPy 的廣播(broadcasting)機制

    16.  記錄貼 2 | Python刪除List內元素的坑和原因深度分析

    17.  1分鐘讀懂:Python輕松監控所有全局函數

    18.  Python:lambda表達式的兩種應用場景

    19.  Python寫入數據到MySQL

    20. 透徹掌握深復制、淺復制

    21. 一個Python游戲項目,助你玩樂中搞定Python

    22. Pandas的快和慢,相差百倍!

    23. Python遇見C++碰出的編譯火花

    24. 3分鐘極簡掌握matplotlib繪圖原理

    25. 【填坑系列】Pycharm中這個坑“困擾”過多少人?殺手锏來了...

    26. 【填坑系列】一招解決Pycharm里安裝包慢的問題,助你飛快10倍

    27. Python和Numpy入門

    28. Numpy一維數組和矩陣

    29. Numpy之linspace 和 logspace

    30.  Numpy之RandomState() 和 axis

    31.  Numpy|需要信手拈來的功能

    32.  玩轉Pandas,讓數據處理更easy系列1

    33.  玩轉Pandas,讓數據處理更easy系列2

    34.  玩轉Pandas,讓數據處理更easy系列3

    35. 玩轉Pandas,讓數據處理更easy系列4

    36.  玩轉Pandas,讓數據處理更easy系列5

    37. 玩轉Pandas,讓數據處理更easy系列6

    38.  玩轉Pandas,讓數據處理更easy系列7

    39. Python 69個內置函數分類總結

    40. 15個Python數據分析函數

    41. Python解惑之對象可變與不可變

    42. 十分鐘讓你全面了解Python

    43. Python編程這兩處陷阱,很容易忽視

    44. 它在Python中很常見,但容易被忽視,用好了卻可少寫很多行代碼

    45. Python一個萬萬不能忽略的警告!

    46. 一分鐘學會Python這個硬核操作

    47. 微軟發布的 pyright 做什么?

    48. 原生的 Python 和帶廣播的 Numpy

    49. Python異常:unhashable type 是怎么回事?

    50. Python數據分析必備學習路線與技術

    51. 深入Python數據分析:寬表如何重構為長表

    52. 深入Python數據分析:數據由長格式變為寬格式

    53. Python數據透視功能之 pivot_table()介紹

    54. 數據分箱技術在Python中實現

    55. 數據分箱技術之qcut

    56. 聊聊 [ ] 操作符,最后引出一個看似.....

    57. 3招降服Python數據中的None值

    58. 4 個Python數據讀取的常見錯誤

    59. 趣學Python數據分析:軸和索引

    60. Pandas 必備操作之 Index

    61. 推薦Pandas一個很好的實戰Github庫

    62. Python識別完美數

    63. Python繪制玫瑰和佩奇

    64. Python數據分析學習路線個人總結

    65. Python讀取csv文件pdf版本下載

    66. Python讀寫csv文件專題教程(1)

    67. Python讀寫csv文件專題教程(2)

    68. Python讀寫csv文件專題教程(3)

    69. Python函數式編程 入門必備

    70. Python 時間專題

    71. Python 閉包坑點

    72. Python 閉包使用注意點

    3、機器學習路線 

    主要包括:入門機器學習必備的數學、線性代數、概論論等知識儲備;AI上路指引系列;線性回歸,邏輯回歸、決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機、高斯混合聚類的理論和手寫代碼實現;北大才女機器學習筆記系列;數據挖掘;數據分析實戰分析等

    1. 最常用的求導公式

    2.  牛頓迭代求零點

    3. 二分法迭代求零點

    4.  矩陣特征值的求解例子

    5.  概率,期望,方差,標準差,協方差和相關系數

    6.  說說離散型隨機變量

    7. 二項分布的例子解析

    8. 高斯分布

    9. 概率密度和高斯分布例子解析

    10.  似然函數例子解析

    11.  不得不知的概念1

    12.  不得不知的概念2

    13. 不得不知的概念3

    14.  這是一條通往 AI 的路......

    15.  AI 路上,第一步這么走下去...

    16. AI路上,她會一路相伴......

    17. 如何抉擇是否要做機器學習?如何入門機器學習?

    18. 分別列舉人工智能4個主要領域中最牛叉的10位專家

    19. 回歸分析簡介

    20. 最小二乘法:背后的假設和原理(前篇)

    21. 最小二乘法原理(后):梯度下降求權重參數

    22. 線性回歸:算法兌現為python代碼

    23. 線性回歸:OLS 無偏估計及相關性python分析

    24. 線性回歸:談談多重共線性問題及相關算法

    25. 機器學習:說說L1和L2正則化

    26. 決策樹回歸:不調包源碼實現

    27. 邏輯回歸| 原理解析及代碼實現

    28. 邏輯回歸| 算法兌現為python代碼

    29. 決策樹

    30. 對決策樹剪枝

    31. sklearn分類和回歸

    32. 提煉出分類器算法

    33.  貝葉斯分類

    34. 樸素貝葉斯分類器:例子解釋

    35. 樸素貝葉斯分類:拉普拉斯修正

    36. 單詞拼寫糾正器python實現

    37. 半樸素貝葉斯分類器

    38.  支持向量機參數求解

    39. 支持向量機之軟間隔和核函數

    40.  3分鐘理解 支持向量機中最出神的第一筆

    41. 期望最大算法:實例解析

    42. 高斯混合模型:聚類原理分析

    43.  高斯混合模型:聚類求解

    44. 高斯混合模型:求解完整代碼

    45. 高斯混合模型:不調包多維數據聚類分析

    46. K-Means算法

    47. 聚類算法之DBSCAN

    48. Adaboost算法

    49. 提升樹算法思想

    50. XGBoost思想

    51. XGBoost模型構造

    52. XGBoost 安裝及實戰應用   

    53. 機器學習是萬能的嗎?AI落地有哪些先決條件?

    54. 機器學習常用聚類算法大盤點,包括:原理、使用細節、注意事項

    55. 這樣一步一步推導支持向量機,誰還看不懂?

    56. 純享福利:5步公式推導隱馬前向概率算法

    57. 拿機器學習的一個算法體會:文字描述的具體和公式符號的抽象

    58. 北大才女總結:機器學習的概念、歷史和未來

    59.  北大才女筆記:這樣學習線性回歸和梯度下降(上篇)

    60.  北大陳浩然筆記:特征縮放和泛化能力(亮點)

    61.  logistics判別與線性模型中的4個問題

    62. 機器學習中的異常檢測入門

    63. 2000字帶有詳細公式地總結:樸素和半樸素貝葉斯

    64. 機器學習常見的聚類算法(上篇)

    65. 2000字總結3種項目和面試中常用的集成學習算法

    66. 3000字詳細總結機器學習中如何對模型進行選擇、評估、優化

    67. 2000字詳解:極大似然估計, 最大后驗概率估計

    68. 全面總結機器學習項目和面試中幾乎繞不開的決策樹

    69. 鐵粉巨獻:我是如何從coding菜鳥,走向科大訊飛AI工程師的

    70.  了解這5種常用的概率分布,能讓你跳過不少坑

    71. 神經網絡精煉入門總結:出現緣由,多層感知機模型,前向傳播,反向傳播,避免局部最小

    72. 深入淺出實戰:說話人識別

    73. 數據降維之PCA

    74. PCA原理推導

    75.  PCA之特征值分解法例子解析

    76. PCA之奇異值分解(SVD)介紹

    77. 特征值分解和奇異值分解的實戰分析

    78.  TF-IDF 提取文本特征詞

    79. 關聯規則Apriori算法

    80.  PageRank算法原理

    81. 海量數據求top K 之最小堆實現

    82. 快速排序思想求topk

    83. 泰坦尼克號船員獲救預測(數據預處理部分)

    84. 泰坦尼克號船員獲救預測(算法求解)

    85. 泰坦尼克號船員獲救預測(XGBoost提交結果)

    86.  kaggle數據挖掘和求解的基本步驟

    87. 梯度提升樹,分手快樂

    88. 發布:19 頁 GBDT 完整算法教程.pdf

    4、深度學習路線 

    主要包括深度學習理論的通俗易懂入門文章,反向傳播算法通俗講解,手寫字深度學習模型求解源碼;CNN、RNN網絡的通俗總結;TensorFlow斯坦福大學課程入門筆記、隱馬爾科夫與自然語言處理相關。

    1.  為什么要有深度學習?系統學習清單

    2. 神經網絡模型簡介和梯度下降求解

    3. 神經網絡模型實現手寫字分類求解思路

    4. 反向傳播算法(BP)原理推導及代碼實現

    5. 神經網絡模型求解思路總結

    6. 對隱含層的感性認識

    7. 卷積神經網絡(CNN)介紹(前篇)

    8. 卷積神經網絡(CNN)介紹(后篇)

    9.  理解LSTM網絡(前篇)

    10. 循環神經網絡之LSTM(后篇)

    11. 足夠驚艷:神經網絡可以逼近任意函數嗎?

    12. 達到人類級別的AI:深度學習面臨的挑戰

    13. 深度學習中神經網絡的權重為什么要被 '隨機' 初始化?

    14. 完整教程:使用caffe測試mnist數據集

    15. TensorFlow筆記|為什么會有它?

    16. TensorFlow筆記|Get Started

    17. Tensorflow筆記|tensorflow做線性回

    18. Tensor, 與Numpy比較,Constant

    19. 通過Variable及assign()感悟一點設計之道

    20. Session和InteractiveSession

    21. TensorFlow 指標列,嵌入列

    22.  TensorFlow 是如何解讀深度學習中的“嵌入”

    23. 深入理解 TensorFlow :怎樣的 AI 程序才是具備產品級的

    24. Python神經網絡| 一篇很棒的實戰筆記,附源碼

    25. Python神經網絡| 一篇很棒的 手寫字識別 實戰

    26.  自然語言處理|語言模型介紹

    27. 自然語言處理之詞To詞向量

    28. 一文了解自然語言處理的每個范疇用到的核心技術,難點和熱點(1)

    29. NLP入門:CNN,RNN應用文本分類,個性化搜索,蘋果和喬布斯關系抽取(2)

    30. 下一代信息服務新風口:以自然語言為基本輸入方式的問答系統綜述(兩篇論文)

    31. 一文梳理NLP之機器翻譯和自動摘要的發展現狀

    32. 1個例子解釋 隱馬爾科夫模型(HMM) 的 5 個基本要素

    33. 這是 隱馬爾科夫模型(HMM) 的 2 個基本假設

    34.  這個例子,妙!

    35. 例子 3 個語言分析的基本任務

    36. 實例解讀 3 個NLP的基本任務

    37. 高性能,依存句法解析器,基于三層神經網絡模型

    38.  斯坦福大學NLP課程筆記系列1:深度學習應用于NLP介紹

    39. TensorFlow 實戰 3層網絡求解嵌入詞向量,附代碼詳解

    40. 一文了解Word2vec之Skip-Gram訓練網絡的3種技術

    41. TensorFlow 實戰 3層網絡求解嵌入詞向量,附代碼詳解

    42.  你每天都在用:RNN和語言模型

    43. 從 n-gram 到 RNN 做的那些優化改進

    44. 3 張PPT理解如何訓練 RNN

    45. 它的梯度去哪兒了?

    46. 入門解讀 seq2seq 和注意力模型

    47. 斯坦福大學的cs224課程18個完整PPT整理

    48. 機器學習算法工程師面試題 推送匯總

    49. 百折不撓,終于裝好「TensorFlow」

    50. 重磅!邱錫鵬《神經網絡與深度學習》電子書發布

    51. 實戰機器學習.pdf 下載 ApacheCN 團隊貢獻

    5、經典資料&面試題 

    主要包括老鐵面試全程記錄;BAT經典面試題;機器學習吳恩達視頻,開源書籍推薦。

    1. 鐵粉巨獻:我是如何從coding菜鳥,走向科大訊飛AI工程師的

    2. 鐵粉巨獻:某獨角獸公司數據挖掘工程師崗位 2000字面試總結

    3. 新浪 機器學習算法崗 面試實錄

    4. 面試被問到動態內存分配時需要注意哪些坑,該怎么回答?

    5. 算法優化|說說哨兵(sentinel value)

    6. 其他|二維指針,數組指針,指針數組

    7. 其他|c++幾個容易混淆的點

    8. 一份算法面試機經

    9. 通過簡單的 “刷題” 就能搞定算法筆試題嗎?

    10. 一位面試過近千人的技術官的肺腑之言,句句戳中要害,字字透著真情

    11. SQL|語句執行邏輯

    12. MySQL|索引背后

    13.  MySQL|索引應用

    14. 設計模式|結構圖匯總

    15. 進程和線程模型

    16.  Ubuntu|GDB調試常用命令

    17. Git 常用命令總結

    18. Git 分支的原理和應用實戰,看這篇就夠了!

    19. 文章關聯的代碼整理

    20.  算法優化|說說哨兵(sentinel value)

    21. BAT面試題24:什么是卷積?

    22. BAT面試題18~23:6道選擇題

    23. BAT面試題17:簡單說下sigmoid激活函數

    24. BAT面試題16:線性分類器與非線性分類器的區別以及優劣

    25. BAT面試題15:梯度消失與梯度膨脹,以及6種解決措施

    26. BAT面試14: 談談 docker 在深度學習任務中的應用

    27. BAT面試題13:請簡要說說一個完整機器學習項目的流程

    28. BAT面試題12:機器學習為何要經常對數據做歸一化?

    29. BAT面試題11:為什么樸素貝葉斯如此“樸素”?

    30. BAT面試題10:說一下Adaboost及權值更新公式

    31. BAT面試題9:談談判別式模型和生成式模型?

    32. BAT面試題7和8:xgboost為什么用泰勒展開?是有放回選特征嗎?

    33. BAT面試題6:LR和SVM的聯系與區別

    34. BAT面試題5:關于LR

    35. BAT面試題4:簡單聊聊特征工程

    36. BAT面試題3:請問GBDT和XGBoost的區別是什么?

    37. BAT面試題2:請簡要介紹下Tensorflow的計算圖

    38. BAT面試題1:請簡要介紹下SVM

    39. 面經:整理匯總

    40. 面經:L1和L2正則

    41. 機器學習面試中最常考的樹模型(附答案)

    42. 小米、搜狗、TW等機器學習算法工程師面試總結

    43. 回饋讀者:吳恩達機器學習完整系列視頻教程

    44. 斯坦福大學的cs224課程18個完整PPT整理

    45. 3本短篇工具書:線代,概率論,凸優化

    46. 深度學習|大師之作,必是精品

    47. 機器學習、深度學習干貨分享

    48. 機器學習文章中用到的源碼下載

    49. 《TensorFlow函數集》彩圖

    50. Kaggle最受歡迎的10個競賽數據集下載

    51. 手把手教你制作專業、簡潔、優雅的簡歷 (附10個模板下載)

    52. 這個小插件幫您統計一類數字,讓您從面試中脫穎而出

    53. 推薦一個好用的小工具!用它+正則 匹配文本,方便百倍

    54. 推薦一些數據集

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