2 特征工程

2.1 特征工程

2.2 多算法组合与模型最优

3 工业实践

3.1 Sklearn与机器学习实战

3.2 高级工具库xgboost/LightGBM与建模实战

3.3 推荐系统原理与应用

3.4 聚类算法

4 深入机器学习

4.1 贝叶斯网络

4.2 隐马可夫链HMM

4.3 主题模型LDA

5 迈入深度学习

5.1 深度学习初步

5.2 卷积神经网络与计算机视觉

5.3 循环神经网络与应用

5.4 深度学习框架与应用

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0 综述

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1 基本模型

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1.1 回归

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1.2 决策树与随机森林

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1.3 SVM

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1.4 最大熵与EM算法

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2 特征工程

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2.1 特征工程

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2.2 多算法组合与模型最优

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3 工业实践

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3.1 Sklearn与机器学习实战

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3.2 高级工具库xgboost/LightGBM与建模实战

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3.3 推荐系统原理与应用

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最后

Python崛起并且风靡，因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习 Python 门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用，可以做科学计算，数据分析，可以做网络爬虫，可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多，你需要学好基础，再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！

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