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好玩儿的Python:从数据挖掘到深度学习-From Data Mining to Deep Learning
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git clone [email protected]:wqw547243068/Python-learning.git
- 【2019-5-3】Python从新手到大师-100天
时间 | 章节 | 题目 | 作业 | 备注 |
---|---|---|---|---|
2018-5-14 | 第一节 | 入门导读 | ||
2018-5-21 | 第二节 | Python基础 | 请完成ppt里提到的5-6个作业 | 这节课长达2h,内容非常多 |
2018-05-28 | 第三节 | Python基础(续) | 面向对象编程 | |
2018-5-28 | 第三节 | 文本处理 | 字符串+面向对象+文本处理 | |
2018-6-6 | 第四节 | 数据分析基础 | Python生态圈及数据分析 | |
- | 第五节 | 机器学习基础 | 机器学习基本流程及Scikit-learn | |
- | 第六节 | 深度学习基础 | 深度学习简介及tensorflow | |
- | 第七节 | iris和mnist | 实战环节 | |
- | 第八节 | RNN和NLP | 聊天机器人 | |
- | 第九节 | CNN和CV | 人脸识别、目标检测 |
内容如下:
- AI时代何去何从
- 时代浪潮:移动互联网→O2O→大数据→互金→智能家居→共享→AI→区块链
- DL是AI/ML的一个重要分支,Data是燃料(DM能力不可或缺)
- 如何高效学习
- 知乎:为什么大多数人宁愿吃生活的苦,也不愿吃学习的苦?(主动吃苦)
- 学习金字塔: 主动学习>被动学习,教授>总结>实践>看书
- 费曼技巧:终极快速学习方法
- 怎么成为大牛?走出舒适区,进入学习区
- 大脑的学习之道:图谱结构+注意力+联想记忆+推理反思
- 课程导读
内容如下:
- 入门神图:
- 包,程序入口,函数,循环,分支,编码
- 开发环境:
- 三大流派:IDE+命令行+web
- Linux开发环境是互联网标配
- 大神简介:Linus,一生只为寻找欢笑
- 入门级:GitHub和Git超超超详细使用教程
- Git简易指南, Git快速入门,猴子都能懂的git入门,Git常用命令速查表
- 官方环境Jupyter Lab、Google Colab(含GPU要翻墙)、 Kaggle
- 7个Jupyter Notebook小提示与技巧, Jupyter notebook快速入门,Jupyter nbviewer:各种notebook资料分享
- hello world
- 数据结构
- 算法
- 总结
内容如下:
- 数据基础
- 线性代数(35%)
- 资料:「Deep Learning」读书系列分享第二章:线性代数-分享总结 【文字版】, 线性代数笔记
- 概率与信息论(25%)
- 资料:「Deep Learning」读书系列分享第三章:概率和信息论-分享总结,【文字版】
- 其他资料:Deep Learning解读合辑-国庆特辑, 视频版
- 线性代数(35%)
- Python生态圈
- numpy, 矩阵运算工具,资料如下:
- pandas,表格数据分析工具,资料如下:
- matplotlib,画图工具,资料如下:
- 数据分析
分析流程如下:
- 朝阳医院数据分析,分析过程参考:销售数据分析,用numpy和pandas分析数据过程
- kaggle数据分析,数据源参考:各领域公开数据集
- 总结
- 什么是机器学习
- 各种关系
- 基本概念
- 流程,Google机器学习速成课程,使用sklearn做单机特征工程,用正则化(Regularization)来解决过拟合
- 专业术语
- 典型问题
- 经典算法
- 案例
- 总结
- 什么是深度学习
- 定义+发展历史
- 神经网络
- 基本流程
- 反向传播
- 梯度下降
- 资料:可视化神经网络空间变换,Google playground
- Yes you should understand backprop
- Tensorflow
- Tensorboard
- 总结
- iris数据集+机器学习实战, 有道笔记链接
- mnist数据集+tensorflow进阶,jupyter notebook地址
-
RNN简介
-
应用:
- 分类:再谈MNIST,RNN用于MNIST分类
- 回归:股票预测, LSTM股票预测
-
NLP简介
- NLP基本概念
-
应用
- 聊天机器人
- seq2seq,charRNN-TF
-
总结
-
iris数据集+机器学习实战
-
CNN简介
- 计算机视觉
- CNN基本结构
-
应用
-
反思
- 以下是帮大数据文摘做的挖掘分析
- 【2019-05-22】临别给《生活大爆炸》做个台词数据分析,你猜谢耳朵最爱说什么?
- 用python分析big bang台词,并可视化,jupyter笔记
- TelAntiNomy
- 【2019-05-22】汇总top场景的top人物的词频heatmap
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- 台词汇总vis_summary
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- top场景top人物的词云汇总vis_summary
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- pyecharts的词云demo:
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- 【2019-05-25】卅年春秋,谁主沉浮?从400篇任正非演讲稿分析中,一探华为
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- 感染过程仿真VirusBroadcast,java版本
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