集锦分享 | 200篇原创笔记,帮助你快速入门Python与机器学习

MillDana 发布于6月前 •最后由 嘘嘘6月前回复
1 条问题

1、基础算法类

主要包括计算机科学中基本的算法与数据结构,结合算法思想和Leetcode实战,总结介绍。

  1. 程序员必知的算法和数据结构:2500字性能总结

  2. 1800字普林斯顿大学课程浓缩笔记:程序员必知的算法之查找和排序算法

  3. 程序员必看:实现栈有这两种策略,有完整分析和代码实现

  4. 程序员必知的算法和数据结构:用这种方法理解链表,更易懂

  5. 冒泡排序,快速排序,实例演示

  6. 直接选择排序,堆排序,实例演示

  7. 直接插入排序,希尔排序,实例演示

  8. 归并排序,实例演示

  9. 基数排序,实例演示

  10. 常用排序算法代码兑现

  11. 纯碎coding:7个最常用的排序算法

  12. 图解选择排序算法

  13. 均分纸牌(经典贪心)

  14. 充分利用已知的计算条件

  15. 动态规划|算法

  16. 动态规划|前篇:括号知多少

  17. 动态规划|中篇:爬楼梯

  18. 动态规划|后篇:考量适用指标

  19. 动态规划|约束条件下的三角最短路径

  20. 动态规划|相邻约束下的最优解

  21. 动态规划|相邻约束下的最优解(House Robber II )

  22. 详解连续子数组的最大累乘之动态规划解法

  23. 除自身累乘算法题,又有创意解法了

  24. 一道伤脑筋的算法题 亮了

  25. 非递归前序遍历

  26. 非递归中序遍历

  27. 树非递归后序遍历

  28. 二叉树非递归后序 遍历 (python)

  29. 回溯树求集合全排列和所有子集

  30. 图解各种树 (一)

  31.  图解各种树 (二)

  32. 基本算法|图解各种树(三)

  33. 基本算法|图解各种树(四)

  34.  图算法|Dijkstra最短路径算法

  35.  算法|Dijkstra算法python实现

  36.  图算法|Prim算法求最小生成树

  37. 有向无环图(DAG)检测

  38. 深度优先搜索和回溯结合后的终极模板

  39. 两道Leetcode比赛题 (第140届)

  40. 链表反转,此生相伴

2、Python学习路线

主要包括Python的核心语法使用总结,以及基于Python常用的数据分析与处理包Numpy, Pandas 和 Matplotlib 的常用API使用和实战总结。

  1.  Python和Numpy入门

  2. Python|编写自己的类

  3. Python|模块,包,标准模板

  4. Python|高阶函数

  5. Python|生成器

  6. Python|闭包

  7. Python|继承,多态,鸭子类型

  8. Python|获取对象的类型,方法,setattr()添加属性

  9. Python-GUI|Tkinter模块

  10. Python-GUI|Tk类,属性文档使用指南

  11. Python-GUI|Label显示图片,Pack布局控件

  12. Python-GUI|生成菜单,封装自己的控件

  13. Python|Pyinstaller打包Python程序的过程详解

  14. C++, Java, Python 中的浅复制

  15. 问答记录贴 1 | 解析 NumPy 的广播(broadcasting)机制

  16. 记录贴 2 | Python删除List内元素的坑和原因深度分析

  17. 1分钟读懂:Python轻松监控所有全局函数

  18. Python:lambda表达式的两种应用场景

  19. Python写入数据到MySQL

  20. 透彻掌握深复制、浅复制

  21. 一个Python游戏项目,助你玩乐中搞定Python

  22. Pandas的快和慢,相差百倍!

  23. Python遇见C++碰出的编译火花

  24. 3分钟极简掌握matplotlib绘图原理

  25. 【填坑系列】Pycharm中这个坑“困扰”过多少人?杀手锏来了...

  26. 【填坑系列】一招解决Pycharm里安装包慢的问题,助你飞快10倍

  27. Python和Numpy入门

  28. Numpy一维数组和矩阵

  29. Numpy之linspace 和 logspace

  30.  Numpy之RandomState() 和 axis

  31.  Numpy|需要信手拈来的功能

  32. 玩转Pandas,让数据处理更easy系列1

  33. 玩转Pandas,让数据处理更easy系列2

  34. 玩转Pandas,让数据处理更easy系列3

  35. 玩转Pandas,让数据处理更easy系列4

  36. 玩转Pandas,让数据处理更easy系列5

  37. 玩转Pandas,让数据处理更easy系列6

  38. 玩转Pandas,让数据处理更easy系列7

  39. Python 69个内置函数分类总结

  40. 15个Python数据分析函数

  41. Python解惑之对象可变与不可变

  42. 十分钟让你全面了解Python

  43. Python编程这两处陷阱,很容易忽视

  44. 它在Python中很常见,但容易被忽视,用好了却可少写很多行代码

  45. Python一个万万不能忽略的警告!

  46. 一分钟学会Python这个硬核操作

  47. 微软发布的 pyright 做什么?

  48. 原生的 Python 和带广播的 Numpy

  49. Python异常:unhashable type 是怎么回事?

  50. Python数据分析必备学习路线与技术

  51. 深入Python数据分析:宽表如何重构为长表

  52. 深入Python数据分析:数据由长格式变为宽格式

  53. Python数据透视功能之 pivot_table()介绍

  54. 数据分箱技术在Python中实现

  55. 数据分箱技术之qcut

  56. 聊聊 [ ] 操作符,最后引出一个看似.....

  57. 3招降服Python数据中的None值

  58. 4 个Python数据读取的常见错误

  59. 趣学Python数据分析:轴和索引

  60. Pandas 必备操作之 Index

  61. 推荐Pandas一个很好的实战Github库

  62. Python识别完美数

  63. Python绘制玫瑰和佩奇

  64. Python数据分析学习路线个人总结

  65. Python读取csv文件pdf版本下载

  66. Python读写csv文件专题教程(1)

  67. Python读写csv文件专题教程(2)

  68. Python读写csv文件专题教程(3)

  69. Python函数式编程 入门必备

  70. Python 时间专题

  71. Python 闭包坑点

  72. Python 闭包使用注意点

3、机器学习路线

主要包括: 入门机器学习必备的数学、线性代数、概论论等知识储备; AI上路指引系列; 线性回归,逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、高斯混合聚类的理论和手写代码实现; 北大才女机器学习笔记系列; 数据挖掘; 数据分析实战分析等

  1. 最常用的求导公式

  2. 牛顿迭代求零点

  3. 二分法迭代求零点

  4. 矩阵特征值的求解例子

  5. 概率,期望,方差,标准差,协方差和相关系数

  6. 说说离散型随机变量

  7. 二项分布的例子解析

  8. 高斯分布

  9. 概率密度和高斯分布例子解析

  10. 似然函数例子解析

  11. 不得不知的概念1

  12. 不得不知的概念2

  13. 不得不知的概念3

  14. 这是一条通往 AI 的路......

  15. AI 路上,第一步这么走下去...

  16. AI路上,她会一路相伴......

  17. 如何抉择是否要做机器学习?如何入门机器学习?

  18. 分别列举人工智能4个主要领域中最牛叉的10位专家

  19. 回归分析简介

  20. 最小二乘法:背后的假设和原理(前篇)

  21. 最小二乘法原理(后):梯度下降求权重参数

  22. 线性回归:算法兑现为python代码

  23. 线性回归:OLS 无偏估计及相关性python分析

  24. 线性回归:谈谈多重共线性问题及相关算法

  25. 机器学习:说说L1和L2正则化

  26. 决策树回归:不调包源码实现

  27. 逻辑回归| 原理解析及代码实现

  28. 逻辑回归| 算法兑现为python代码

  29. 决策树

  30. 对决策树剪枝

  31. sklearn分类和回归

  32. 提炼出分类器算法

  33. 贝叶斯分类

  34. 朴素贝叶斯分类器:例子解释

  35. 朴素贝叶斯分类:拉普拉斯修正

  36. 单词拼写纠正器python实现

  37. 半朴素贝叶斯分类器

  38.  支持向量机参数求解

  39. 支持向量机之软间隔和核函数

  40. 3分钟理解 支持向量机中最出神的第一笔

  41. 期望最大算法:实例解析

  42. 高斯混合模型:聚类原理分析

  43. 高斯混合模型:聚类求解

  44. 高斯混合模型:求解完整代码

  45. 高斯混合模型:不调包多维数据聚类分析

  46. K-Means算法

  47. 聚类算法之DBSCAN

  48. Adaboost算法

  49. 提升树算法思想

  50. XGBoost思想

  51. XGBoost模型构造

  52. XGBoost 安装及实战应用

  53. 机器学习是万能的吗?AI落地有哪些先决条件?

  54. 机器学习常用聚类算法大盘点,包括:原理、使用细节、注意事项

  55. 这样一步一步推导支持向量机,谁还看不懂?

  56. 纯享福利:5步公式推导隐马前向概率算法

  57. 拿机器学习的一个算法体会:文字描述的具体和公式符号的抽象

  58. 北大才女总结:机器学习的概念、历史和未来

  59. 北大才女笔记:这样学习线性回归和梯度下降(上篇)

  60. 北大陈浩然笔记:特征缩放和泛化能力(亮点)

  61. logistics判别与线性模型中的4个问题

  62. 机器学习中的异常检测入门

  63. 2000字带有详细公式地总结:朴素和半朴素贝叶斯

  64. 机器学习常见的聚类算法(上篇)

  65. 2000字总结3种项目和面试中常用的集成学习算法

  66. 3000字详细总结机器学习中如何对模型进行选择、评估、优化

  67. 2000字详解:极大似然估计, 最大后验概率估计

  68. 全面总结机器学习项目和面试中几乎绕不开的决策树

  69. 铁粉巨献:我是如何从coding菜鸟,走向科大讯飞AI工程师的

  70. 了解这5种常用的概率分布,能让你跳过不少坑

  71. 神经网络精炼入门总结:出现缘由,多层感知机模型,前向传播,反向传播,避免局部最小

  72. 深入浅出实战:说话人识别

  73. 数据降维之PCA

  74. PCA原理推导

  75. PCA之特征值分解法例子解析

  76. PCA之奇异值分解(SVD)介绍

  77. 特征值分解和奇异值分解的实战分析

  78. TF-IDF 提取文本特征词

  79. 关联规则Apriori算法

  80. PageRank算法原理

  81. 海量数据求top K 之最小堆实现

  82. 快速排序思想求topk

  83. 泰坦尼克号船员获救预测(数据预处理部分)

  84. 泰坦尼克号船员获救预测(算法求解)

  85. 泰坦尼克号船员获救预测(XGBoost提交结果)

  86. kaggle数据挖掘和求解的基本步骤

  87. 梯度提升树,分手快乐

  88. 发布:19 页 GBDT 完整算法教程.pdf

4、深度学习路线

主要包括深度学习理论的通俗易懂入门文章,反向传播算法通俗讲解,手写字深度学习模型求解源码; CNN、RNN网络的通俗总结; TensorFlow斯坦福大学课程入门笔记、隐马尔科夫与自然语言处理相关。

  1. 为什么要有深度学习?系统学习清单

  2. 神经网络模型简介和梯度下降求解

  3. 神经网络模型实现手写字分类求解思路

  4. 反向传播算法(BP)原理推导及代码实现

  5. 神经网络模型求解思路总结

  6. 对隐含层的感性认识

  7. 卷积神经网络(CNN)介绍(前篇 )

  8. 卷积神经网络(CNN)介绍(后篇 )

  9. 理解LSTM网络(前篇 )

  10. 循环神经网络之LSTM(后篇 )

  11. 足够惊艳:神经网络可以逼近任意函数吗?

  12. 达到人类级别的AI:深度学习面临的挑战

  13. 深度学习中神经网络的权重为什么要被 "随机" 初始化?

  14. 完整教程:使用caffe测试mnist数据集

  15. TensorFlow笔记|为什么会有它?

  16. TensorFlow笔记|Get Started

  17. Tensorflow笔记|tensorflow做线性回

  18. Tensor, 与Numpy比较,Constant

  19. 通过Variable及assign()感悟一点设计之道

  20. Session和InteractiveSession

  21. TensorFlow 指标列,嵌入列

  22. TensorFlow 是如何解读深度学习中的“嵌入”

  23. 深入理解 TensorFlow :怎样的 AI 程序才是具备产品级的

  24. Python神经网络| 一篇很棒的实战笔记,附源码

  25. Python神经网络| 一篇很棒的 手写字识别 实战

  26. 自然语言处理|语言模型介绍

  27. 自然语言处理之词To词向量

  28. 一文了解自然语言处理的每个范畴用到的核心技术,难点和热点(1)

  29. NLP入门:CNN,RNN应用文本分类,个性化搜索,苹果和乔布斯关系抽取(2)

  30. 下一代信息服务新风口:以自然语言为基本输入方式的问答系统综述(两篇论文)

  31. 一文梳理NLP之机器翻译和自动摘要的发展现状

  32. 1个例子解释 隐马尔科夫模型(HMM) 的 5 个基本要素

  33. 这是 隐马尔科夫模型(HMM) 的 2 个基本假设

  34. 这个例子,妙!

  35. 例子 3 个语言分析的基本任务

  36. 实例解读 3 个NLP的基本任务

  37. 高性能,依存句法解析器,基于三层神经网络模型

  38. 斯坦福大学NLP课程笔记系列1:深度学习应用于NLP介绍

  39. TensorFlow 实战 3层网络求解嵌入词向量,附代码详解

  40. 一文了解Word2vec之Skip-Gram训练网络的3种技术

  41. TensorFlow 实战 3层网络求解嵌入词向量,附代码详解

  42. 你每天都在用:RNN和语言模型

  43. 从 n-gram 到 RNN 做的那些优化改进

  44. 3 张PPT理解如何训练 RNN

  45. 它的梯度去哪儿了?

  46. 入门解读 seq2seq 和注意力模型

  47. 斯坦福大学的cs224课程18个完整PPT整理

  48. 机器学习算法工程师面试题 推送汇总

  49. 百折不挠,终于装好「TensorFlow」

  50. 重磅!邱锡鹏《神经网络与深度学习》电子书发布

  51. 实战机器学习.pdf 下载 ApacheCN 团队贡献

5、经典资料&面试题

主要包括老铁面试全程记录; BAT经典面试题; 机器学习吴恩达视频,开源书籍推荐。

  1. 铁粉巨献:我是如何从coding菜鸟,走向科大讯飞AI工程师的

  2. 铁粉巨献:某独角兽公司数据挖掘工程师岗位 2000字面试总结

  3. 新浪 机器学习算法岗 面试实录

  4. 面试被问到动态内存分配时需要注意哪些坑,该怎么回答?

  5. 算法优化|说说哨兵(sentinel value)

  6. 其他|二维指针,数组指针,指针数组

  7. 其他|c++几个容易混淆的点

  8. 一份算法面试机经

  9. 通过简单的 “刷题” 就能搞定算法笔试题吗?

  10. 一位面试过近千人的技术官的肺腑之言,句句戳中要害,字字透着真情

  11. SQL|语句执行逻辑

  12. MySQL|索引背后

  13. MySQL|索引应用

  14. 设计模式|结构图汇总

  15. 进程和线程模型

  16.  Ubuntu|GDB调试常用命令

  17. Git 常用命令总结

  18. Git 分支的原理和应用实战,看这篇就够了!

  19. 文章关联的代码整理

  20.  算法优化|说说哨兵(sentinel value)

  21. BAT面试题24:什么是卷积?

  22. BAT面试题18~23:6道选择题

  23. BAT面试题17:简单说下sigmoid激活函数

  24. BAT面试题16:线性分类器与非线性分类器的区别以及优劣

  25. BAT面试题15:梯度消失与梯度膨胀,以及6种解决措施

  26. BAT面试14: 谈谈 docker 在深度学习任务中的应用

  27. BAT面试题13:请简要说说一个完整机器学习项目的流程

  28. BAT面试题12:机器学习为何要经常对数据做归一化?

  29. BAT面试题11:为什么朴素贝叶斯如此“朴素”?

  30. BAT面试题10:说一下Adaboost及权值更新公式

  31. BAT面试题9:谈谈判别式模型和生成式模型?

  32. BAT面试题7和8:xgboost为什么用泰勒展开?是有放回选特征吗?

  33. BAT面试题6:LR和SVM的联系与区别

  34. BAT面试题5:关于LR

  35. BAT面试题4:简单聊聊特征工程

  36. BAT面试题3:请问GBDT和XGBoost的区别是什么?

  37. BAT面试题2:请简要介绍下Tensorflow的计算图

  38. BAT面试题1:请简要介绍下SVM

  39. 面经:整理汇总

  40. 面经:L1和L2正则

  41. 机器学习面试中最常考的树模型(附答案)

  42. 小米、搜狗、TW等机器学习算法工程师面试总结

  43. 回馈读者:吴恩达机器学习完整系列视频教程

  44. 斯坦福大学的cs224课程18个完整PPT整理

  45. 3本短篇工具书:线代,概率论,凸优化

  46. 深度学习|大师之作,必是精品

  47. 机器学习、深度学习干货分享

  48. 机器学习文章中用到的源码下载

  49. 《TensorFlow函数集》彩图

  50. Kaggle最受欢迎的10个竞赛数据集下载

  51. 手把手教你制作专业、简洁、优雅的简历 (附10个模板下载)

  52. 这个小插件帮您统计一类数字,让您从面试中脱颖而出

  53. 推荐一个好用的小工具!用它+正则 匹配文本,方便百倍

  54. 推荐一些数据集

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