data-science-ipython-notebooks学习资料汇总 - 数据科学Python笔记本集合

Ray

data-science-ipython-notebooks学习资料汇总

data-science-ipython-notebooks是一个非常全面的数据科学Python笔记本集合,涵盖了从深度学习到机器学习、数据分析、可视化等多个方面。本文将为大家介绍这个项目的主要学习资源,帮助读者更好地利用这个宝贵的学习材料。

项目概述

data-science-ipython-notebooks项目由多个主题的Jupyter笔记本组成,主要包括:

  • 深度学习(TensorFlow, Theano, Caffe, Keras)
  • scikit-learn
  • Kaggle竞赛
  • 大数据(Spark, Hadoop MapReduce, HDFS)
  • matplotlib
  • pandas
  • NumPy
  • Python基础
  • AWS相关内容

项目地址:https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks

data-science-ipython-notebooks

主要学习资源

  1. 深度学习
  • TensorFlow教程:包含基础操作、线性回归、卷积神经网络等内容
  • Theano教程:包含Theano基础、循环神经网络等
  • Keras教程:介绍Keras的基本用法及常见模型
  1. scikit-learn
  • 介绍scikit-learn的主要算法,如KNN、SVM、随机森林等
  • 包含模型验证、特征工程等内容
  1. pandas
  • pandas基础操作
  • 数据清洗与预处理
  • 高级数据分析技巧
  1. matplotlib
  • 基本绘图方法
  • 自定义图表样式
  • 高级可视化技巧
  1. NumPy
  • NumPy数组基础
  • 数组计算与广播
  • 结构化数组
  1. Kaggle竞赛
  • Titanic生存预测案例
  • 客户流失分析案例
  1. 大数据
  • Spark基础教程
  • Hadoop MapReduce示例
  1. AWS
  • boto SDK使用教程
  • S3命令行工具使用

如何使用

  1. 克隆或下载项目到本地
  2. 安装Jupyter Notebook及相关依赖
  3. 在项目目录下启动Jupyter Notebook
  4. 打开感兴趣的笔记本,跟随教程学习和实践

总结

data-science-ipython-notebooks是一个非常全面和实用的数据科学学习资源,涵盖了从入门到进阶的多个方面。无论你是数据科学新手还是有一定经验的从业者,都可以从这个项目中获益。希望这篇资源汇总能帮助大家更好地利用这个宝贵的学习材料,提升数据科学技能。

avatar
0
0
0
相关项目
Project Cover

fastbook

本项目提供涵盖fastai和PyTorch的深度学习教程,适合初学者与进阶用户。可通过Google Colab在线运行,无需本地配置Python环境。项目还包括MOOC课程及相关书籍,系统化帮助用户学习深度学习技术。

Project Cover

pytorch-handbook

本开源书籍为使用PyTorch进行深度学习开发的用户提供系统化的入门指南。教程内容覆盖了从环境搭建到高级应用的各个方面,包括PyTorch基础、深度学习数学原理、神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等,还包含实践案例与多GPU并行训练技巧。书籍持续更新,与PyTorch版本同步,适合所有深度学习研究者。

Project Cover

cheatsheets-ai

提供详尽的深度学习和机器学习速查表,包括Tensorflow、Keras、Numpy等热门工具,帮助工程师和研究人员快速掌握核心知识,提高工作效率。访问AI Cheatsheets获取更多资源和最新技术信息,适用于各水平从业者。

Project Cover

leedl-tutorial

李宏毅教授的深度学习教程,基于《机器学习》(2021年春)并进行了优化,涵盖卷积神经网络、生成模型和自监督学习等多个领域。教程通过详细推导和重点讲解,降低了学习难度,适合中文学习者入门深度学习。

Project Cover

TensorFlow-Tutorials

这些教程为深度学习和TensorFlow 2 的新手提供全面指导,涵盖简单线性模型、自然语言处理和图像生成等主题。每个教程附有详细代码示例和相应的YouTube视频讲解,帮助学习者快速掌握。适合希望深入了解TensorFlow及其应用的开发者和研究人员。

Project Cover

Eva Design System

Eva Design System 运用深度学习技术自动创建配色方案,输入主色距离即可生成完整的语义化色彩。该系统有助于品牌色彩的设定及调整,优化设计师的工作流程。

Project Cover

fastai

fastai是一个深度学习库,提供高层组件以快速实现高性能结果,同时为研究人员提供可组合的低层组件。通过分层架构和Python、PyTorch的灵活性,fastai在不牺牲易用性、灵活性和性能的情况下,实现了高效的深度学习。支持多种安装方式,包括Google Colab和conda,适用于Windows和Linux。学习资源丰富,包括书籍、免费课程和详细文档。

Project Cover

d2l-en

这本开源书籍使用Jupyter笔记本无缝整合深度学习的概念、背景和代码,免费提供给所有人。书中包含可运行代码、技术深度和社区讨论,帮助读者解决实际问题并成长为应用机器学习科学家。

Project Cover

TTS

🐸TTS库提供多达16种语言的高级文本到语音转换模型,支持低于200毫秒的流媒体延迟。它包含丰富的工具用于模型训练和微调,并且拥有超过1100种预训练模型,适用于多语言和多说话人TTS任务。此外,该库还支持高效的语料库分析和管理,为语音合成提供全面支持。

最新项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号