fengdu78/Data-Science-Notes

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Data-Science-Notes 数据科学的笔记以及资料搜集，目前尚在更新，部分内容来源于github搜集。 0.math （数学基础） 1.python-basic （python基础） 2.numpy（numpy基础） 3.pandas（pandas基础） 4.scipy（scipy基础） 5.data-visualization（数据可视化基础，包含matplotlib和seaborn） 6.scikit-learn（scikit-learn基础） 7.machine-learning（机器学习基础） 8.deep-learning（深度学习基础） 9.feature-engineering（特征工程基础） 参考 《统计学习方法》李航 https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks https://github.com/apachecn/feature-engineering-for-ml-zh https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book https://github.com/Doraemonzzz/Learning-from-data https://github.com/wzyonggege/statistical-learning-method https://github.com/WenDesi/lihang_book_algorithm https://www.coursera.org/course/ml https://mooc.guokr.com/note/12/ 小小人_V 《python科学计算》 关于作者 微信公众号：机器学习初学者 知识星球：黄博的机器学习圈子 我的知乎 机器学习qq群：704220115（我们有11个群，加过一个就不需要加了） 注意：github下载太慢的话，关注我的公众号：“机器学习初学者”，回复“学习路线”即可下载本仓库的镜像文件，整个仓库压缩成一个iso。 如果需要引用这个Repo: 格式： fengdu78, Data-Science-Notes, (2019), GitHub repository, https://github.com/fengdu78/Data-Science-Notes