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ApacheCN 数据科学译文集 20210313 更新

标签：超越   交互   docke   回顾   spark   实践指南   了解   code   机器   

新增了五个教程：

• Python 和 Jupyter 机器学习入门

• 零、前言

• 一、Jupyter 基础知识

• 二、数据清理和高级机器学习

• 三、Web 爬取和交互式可视化

• Python 数据科学和机器学习实践指南

• 零、前言

• 一、入门

• 二、统计和概率回顾和 Python 实践

• 三、Matplotlib 和高级概率概念

• 四、预测模型

• 五、Python 机器学习

• 六、推荐系统

• 七、更多数据挖掘和机器学习技术

• 八、处理真实数据

• 九、Apache Spark-大数据机器学习

• 十、测试与实验设计

• 精通 Python 数据科学

• 零、前言

• 一、原始数据入门

• 二、推断统计

• 三、大海捞针

• 四、通过高级可视化感知数据

• 五、发现机器学习

• 六、使用线性回归执行预测

• 七、估计事件的可能性

• 八、使用协同过滤生成建议

• 九、使用集成模型扩展边界

• 十、通过 K 均值聚类应用细分

• 十一、通过文本挖掘分析非结构化数据

• 十二、在大数据世界中利用 Python

• Python 数据科学本质论

• 零、前言

• 一、第一步

• 二、数据整理

• 三、数据管道

• 四、机器学习

• 五、可视化，见解和结果

• 六、社交网络分析

• 七、超越基础的深度学习

• 八、大数据和 Spark

• 九、加强您的 Python 基础

• 数据科学思想

• 零、前言

• 一、开发人员对数据科学的看法

• 二、使用 Jupyter 笔记本和 PixieDust 的大规模数据科学

• 三、PixieApp 深入了解

• 四、使用 PixieGateway 服务器将 PixieApp 部署到 Web

• 五、最佳实践和高级 PixieDust 概念

• 六、TensorFlow 图像识别

• 七、大数据和 Twitter 情感分析

• 八、金融时间序列分析和预测

• 九、使用图的美国国内航班数据分析

• 十、最终思想

• 十一、附录 A：PixieApp 快速参考

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ApacheCN 数据科学译文集 20210313 更新

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原文地址：https://www.cnblogs.com/apachecn/p/14528559.html