Python数据分析机器学习深度学习：从入门到项目实战
通过如下四个阶段的学习，可以系统地掌握Python、数据分析、机器学习、深度学习的理论、工具与项目实战：
【阶段一】：Python快速入门知识教程。
【阶段二】：数据分析工具知识教程。
【阶段三】：机器学习知识教程。
【阶段四】：深度学习知识教程。
编号 文章名称 1 【阶段一】Python快速入门01篇：Python基础环境、Python基础概念、字符串常用操作 2 【阶段一】Python快速入门02篇：数据结构-列表 3 【阶段一】Python快速入门03篇：数据结构-元组、字典与集合 4 【阶段一】Python快速入门04篇：运算符、循环语句、条件语句与函数 5 【阶段一】Python快速入门05篇：高级特性、pip工具、模块的使用、类(class)与异常处理 6 【阶段一】Python快速入门06篇：正则表达式-re 模块 7 【阶段二】Python数据分析NumPy工具使用01篇：NumPy工具介绍、NumPy工具安装与数组的创建 8 【阶段二】Python数据分析NumPy工具使用02篇：数组的基本属性与数组的数据获取 9 【阶段二】Python数据分析NumPy工具使用03篇：数组的预处理、数组形状更改、数组转置与数组合并 10 【阶段二】Python数据分析NumPy工具使用04篇：数组常用分析函数、数组广播与数组和矩阵的点积运算 11 【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用01篇：Pandas工具介绍、Pandas工具安装、数据结构：Series数据结构与DataFrame数据结构 12 【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用02篇：数据读取：文本文件读取、电子表格读取与数据预处理：数据概览与清洗 13 【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用03篇：数据预处理：多表合并与连接 14 【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用04篇：数据预处理：数据的汇总 15 【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用05篇：数据预处理：数据的规范化 16 【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用06篇：探索性数据分析：异常数据的检测与处理 17 【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用07篇：探索性数据分析：数据的描述：数据的集中趋势 18 【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用08篇：探索性数据分析：数据的描述：数据的分散趋势与数据的分布形态 19 【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用09篇：探索性数据分析：数据的描述：数据的相关关系与数据的波动趋势 20 【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用10篇：探索性数据分析：数据的检验：正态性检验 21 【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用11篇：探索性数据分析：数据的检验：卡方检验与t检验 22 【阶段二】Python数据分析数据可视化工具使用01篇：数据可视化工具介绍、数据可视化工具安装、折线图与柱形图 23 【阶段二】Python数据分析数据可视化工具使用02篇：条形图与雷达图 24 【阶段二】Python数据分析数据可视化工具使用03篇：词云图与相关性热力图 25 【阶段二】Python数据分析数据可视化工具使用04篇：核密度估计图 26 【阶段二】Python数据分析数据可视化工具使用05篇：统计直方图、面积图与箱型图 27 【阶段三】Python机器学习01篇：机器学习概念、机器学习类别、机器学习应用场景与机器学习基本技术：特征、标签、模型 28 【阶段三】Python机器学习02篇：机器学习项目流程 29 【阶段三】Python机器学习03篇：机器学习中的函数、机器学习中的梯度下降、机器学习的数据结构：张量与机器学习概率与统计基础 30 【阶段三】Python机器学习04篇：机器学习项目实战：多元线性回归模型、岭回归模型与套索回归模型 31 【阶段三】Python机器学习05篇：机器学习项目实战：逻辑回归模型 32 【阶段三】Python机器学习06篇：模型评估函数介绍(分类模型) 33 【阶段三】Python机器学习07篇：模型评估函数介绍(回归模型) 34 【阶段三】Python机器学习08篇：机器学习项目实战：决策树分类模型 35 【阶段三】Python机器学习09篇：机器学习项目实战：决策树回归模型 36 【阶段三】Python机器学习10篇：机器学习项目实战：K近邻算法的基本原理、计算步骤与KNN(K近邻)分类模型 37 【阶段三】Python机器学习11篇：机器学习项目实战：KNN(K近邻)回归模型 38 【阶段三】Python机器学习12篇：机器学习项目实战：朴素贝叶斯模型的算法原理与朴素贝叶斯分类模型 39 【阶段三】Python机器学习13篇：机器学习项目实战：支持向量机分类的算法原理 40 【阶段三】Python机器学习14篇：机器学习项目实战：支持向量机分类模型 41 【阶段三】Python机器学习15篇：机器学习项目实战：支持向量机回归模型 42 【阶段三】Python机器学习16篇：机器学习项目实战：集成模型介绍、随机森林模型的基本原理与随机森林分类模型 43 【阶段三】Python机器学习17篇：机器学习项目实战：随机森林回归模型 44 【阶段三】Python机器学习18篇：机器学习项目实战：AdaBoost算法的核心思想、原理与数学原理举例 45 【阶段三】Python机器学习19篇：机器学习项目实战：AdaBoost分类模型 46 【阶段三】Python机器学习20篇：机器学习项目实战：AdaBoost回归模型 47 【阶段三】Python机器学习21篇：机器学习项目实战：GBDT算法的核心思想、原理概述、原理举例与GBDT回归模型 48 【阶段三】Python机器学习22篇：机器学习项目实战：GBDT分类模型 49 【阶段三】Python机器学习23篇：机器学习项目实战：XGBoost分类模型 50 【阶段三】Python机器学习24篇：机器学习项目实战：XGBoost回归模型 51 【阶段三】Python机器学习25篇：机器学习项目实战：LigthGBM算法的核心思想、原理与LightGBM分类模型 52 【阶段三】Python机器学习26篇：机器学习项目实战：LightGBM回归模型 53 【阶段三】Python机器学习27篇：机器学习项目实战：数据降维：主成分分析PCA、基本原理与PCA模型：人脸识别 54 【阶段三】Python机器学习28篇：机器学习项目实战：KMeans算法的基本原理与KMeans聚类分群模型 55 【阶段三】Python机器学习29篇：机器学习项目实战：DBSCAN算法的基本原理与DBCSAN新闻聚类分群模型 56 【阶段三】Python机器学习30篇：机器学习项目实战：智能推荐系统的基本原理与计算相似度的常用方法 57 【阶段三】Python机器学习31篇：机器学习项目实战：基于皮尔逊相关系数搭建电影智能推荐系统 58 【阶段三】Python机器学习32篇：机器学习项目实战：关联分析的基本概念和Apriori算法的数学演示 59 【阶段三】Python机器学习33篇：机器学习项目实战：医学病症关联规则分析 60 【阶段四】Python深度学习01篇：深度学习基础知识：神经网络历史及优势、神经网络基础单元与梯度下降：正向传播和反向传播 61 【阶段四】Python深度学习02篇：深度学习基础知识：神经网络可调超参数：优化器 62 【阶段四】Python深度学习03篇：深度学习基础知识：神经网络可调超参数：激活函数、损失函数与评估指标 63 【阶段四】Python深度学习04篇：深度学习项目实战：深度神经网络预测客户流失率(分类模型) 64 【阶段四】Python深度学习05篇：深度学习项目实战：卷积神经网络的定义、卷积网络的结构与卷积层的原理 65 【阶段四】Python深度学习06篇：深度学习项目实战：卷积神经网络进行狗狗图像分类项目 66 【阶段四】Python深度学习07篇：深度学习项目实战：循环神经网络的原理和结构 67 【阶段四】Python深度学习08篇：深度学习项目实战：循环神经网络SimpleRNN、LSTM进行淘宝商品评论文本情感分析 68 【阶段四】Python深度学习09篇：深度学习项目实战：循环神经网络处理时序数据项目实战：CNN和RNN组合模型
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