<script type="text/javascript" src="//rf.revolvermaps.com/0/0/1.js?i=5zge2m4jbm9&s=350&m=7&v=true&r=false&b=000000&n=false&c=ff0000" async="async"></script>
好玩儿的Python：从数据挖掘到深度学习-From Data Mining to Deep Learning
- 详情请点击：慕课学院
- 克隆代码库到本地:
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
- <iframe src="courses/chapter_3/heatmap_freq.html" scrolling="yes" border="0" frameborder="no" framespacing="0" allowfullscreen="true" height="400" width="600"> </iframe>
- 台词汇总vis_summary
- <iframe src="courses/chapter_3/vis_summary.html" scrolling="yes" border="0" frameborder="no" framespacing="0" allowfullscreen="true" height="1500" width="100%"> </iframe>
- top场景top人物的词云汇总vis_summary
- <iframe src="courses/chapter_3/vis_wordcloud.html" scrolling="yes" border="0" frameborder="no" framespacing="0" allowfullscreen="true" height="600" width="100%"> </iframe>
- pyecharts的词云demo：
- <iframe src="courses/chapter_3/wordcloud.html" scrolling="yes" border="0" frameborder="no" framespacing="0" allowfullscreen="true" height="600" width="100%"> </iframe>
- markdown转html格式工具
- 【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
- 【2019-05-25】独立页面
- <iframe src="data_mining/huawei.html" scrolling="yes" border="0" frameborder="no" framespacing="0" allowfullscreen="true" height="600" width="100%"> </iframe>
- 【2019-05-28】用DBSCAN将定位点聚类成簇，再做分类预测，判断常驻点，示例
- <iframe src="data_mining/cluster.html" scrolling="yes" border="0" frameborder="no" framespacing="0" allowfullscreen="true" height="600" width="100%"> </iframe>
- 【2020-02-06】python+pyecharts可视化新冠状病毒（武汉肺炎）分布，示例
- 感染过程仿真VirusBroadcast，java版本
- <iframe src="data_mining/ncov.html" scrolling="yes" border="0" frameborder="no" framespacing="0" allowfullscreen="true" height="2400" width="100%"> </iframe>
![http://news.zx123.cn/uploadfile/news68/1800961ad02811e7b1c400163e010ef1.jpg","bdStyle":"0","bdSize":"32"},"share":{},"image":{"viewList":["qzone","tsina","tqq","renren","weixin"],"viewText":"分享到：","viewSize":"32"},"selectShare":{"bdContainerClass":null,"bdSelectMiniList":["qzone","tsina","tqq","renren","weixin"]}};with(document)0[(getElementsByTagName('head')[0]||body).appendChild(createElement('script')).src='http://bdimg.share.baidu.com/static/api/js/share.js?v=89860593.js?cdnversion='+~(-new](http://news.zx123.cn/uploadfile/news68/1800961ad02811e7b1c400163e010ef1.jpg","bdStyle":"0","bdSize":"32"},"share":{},"image":{"viewList":["qzone","tsina","tqq","renren","weixin"],"viewText":"分享到：","viewSize":"32"},"selectShare":{"bdContainerClass":null,"bdSelectMiniList":["qzone","tsina","tqq","renren","weixin"]}};with(document)0[(getElementsByTagName('head')[0]||body).appendChild(createElement('script')).src='http://bdimg.share.baidu.com/static/api/js/share.js?v=89860593.js?cdnversion='+~(-new){kind=link}
<script type="text/javascript">
(function(d, s) {
var j, e = d.getElementsByTagName(s)[0];
if (typeof LivereTower === 'function') { return; }
j = d.createElement(s);
j.src = 'https://cdn-city.livere.com/js/embed.dist.js';
j.async = true;
e.parentNode.insertBefore(j, e);
})(document, 'script'); </script> 为正常使用来必力评论功能请激活JavaScript
<script> var _hmt = _hmt || []; (function() { var hm = document.createElement("script"); hm.src = "https://hm.baidu.com/hm.js?6901006744d7c1765b5599dbbab1ba17"; var s = document.getElementsByTagName("script")[0]; s.parentNode.insertBefore(hm, s); })(); </script>
<script async src="https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=UA-139247575-3"></script> <script> window.dataLayer = window.dataLayer || []; function gtag(){dataLayer.push(arguments);} gtag('js', new Date()); gtag('config', 'UA-139247575-3'); </script>