README.md · xiacury/Data-Science-Notes

# Data-Science-Notes
数据科学的笔记以及资料搜集，目前尚在更新，部分内容来源于github搜集。

[0.math](0.math) （数学基础）

[1.python-basic](1.python-basic) （python基础）

[2.numpy](2.numpy)（numpy基础）

[3.pandas](3.pandas)（pandas基础）

[4.scipy](4.scipy)（scipy基础）

[5.data-visualization](5.data-visualization)（数据可视化基础，包含matplotlib和seaborn）

[6.scikit-learn](6.scikit-learn)（scikit-learn基础）

[7.machine-learning](7.machine-learning)（机器学习基础）

[8.deep-learning](8.deep-learning)（深度学习基础）

[9.feature-engineering](9.feature-engineering)（特征工程基础）

## 参考

- 《统计学习方法》李航
- https://github.com/donnemartin/data-science-ipython-notebooks
- https://github.com/apachecn/feature-engineering-for-ml-zh
- https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book
- https://github.com/Doraemonzzz/Learning-from-data
- https://github.com/wzyonggege/statistical-learning-method
- https://github.com/WenDesi/lihang_book_algorithm
- https://www.coursera.org/course/ml 
- https://mooc.guokr.com/note/12/ [小小人_V](https://mooc.guokr.com/user/2133483357/) 
- 《python科学计算》

## 关于作者

微信公众号：机器学习初学者 ![gongzhong](images/gongzhong.jpg)
知识星球：黄博的机器学习圈子![xingqiu](images/zhishixingqiu1.jpg)

[我的知乎](https://www.zhihu.com/people/fengdu78/activities)

**注意：github下载太慢的话，关注我的公众号：“机器学习初学者”，回复“学习路线”即可下载本仓库的镜像文件，整个仓库压缩成一个iso。**

如果需要引用这个Repo:

格式： `fengdu78, Data-Science-Notes, (2019), GitHub repository, https://github.com/fengdu78/Data-Science-Notes`

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