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量子位 报道 | 公众号 QbitAI 热心分享机器学习入门资料的人越来越多了。 今天跟大家介绍的是一个名为ZekeLabs的机构推出的机器学习入门资料。 ZekeLabs是一个位于印度班加罗尔的编程教育机构。
根据原po主在Reddit上的帖子介绍，对于那些已经有了机器学习相关基础的人来说，这份资料可能价值不大。 但对于那些刚刚“入坑”的人来说，这份资料很有意义。不少人都在帖子下面回应，这份资料的确有价值。 这份课程的亮点是基于“Jupyter Notebook”。 根据官方介绍，Jupyter Notebook是一个基于网页的交互计算应用程序。可以应用到全过程计算中去，包括开发、文档编写、运行代码和展示结果。
根据GitHub上的README文档介绍，这份资料主要分为3个部分。
机器学习Git Codebook这部分一共有10节课程，分别是： 第1课： Numpy简介 （这一部分有视频） 第2课： Pandas简介 第3课： Python绘图 第4课： 回归模型 第5课： 数据预处理 第6课： 决策树 第7课： 朴素贝叶斯 第8课： 特征联合 第9课： 模型选择和评估 第10课：特征选择方法
经典ML案例研究这部分一共有5个案例。分别是： 案例1：线性回归 案例2：癌症预测 案例3：在线学习 案例4：客户流失预测 案例5：收入预测 案例6：员工离职预测
| 来自EdYoda的一些免费课程EdYoda是一个提供技术教程的开放平台。
这部分一共16个相关的课程，涉及到人工智能相关的各个领域。
GitHub传送门：
https://github.com/zekelabs/data-science-complete-tutorial
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发表于 2018-10-21 09:42:56
