机器学习算法与Python实战
大家好，我是章北海
我正在撰写《机器学习算法与Python实战》专栏，分为基础篇、数学篇、模型篇、实战篇。
最近我把基础篇的6章内容整理了一下，做成了这个106页的PDF小册子。
目录如下
一. 机器学习开发环境搭建
1.1 Python & Anaconda 安装及配置
1.2 Jupyter Notebook
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1.2.1 拓展插件
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1.2.2 自动检查代码错误
1.3 JupyterLab
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1.3.1 安装 Jupyterlab
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1.3.2 设置工作路径/取消密码
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1.3.3 添加JupyterLab快捷方式
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1.3.4 mito
1.4 VSCode
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1.4.1 安装
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1.4.2 配置
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1.4.3 插件
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1.4.4 主题
1.5 环境管理
1.6 包管理
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1.6.1 pip freeze
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1.6.2 pip cache
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1.6.3 pip list
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1.6.4 pip.init
1.7 必备工具
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1.7.1 Cmder
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1.7.2 Git
二. Python基础
2.0 Python 怎么学
2.1 Python版本和解释器
2.2 Python基本语法
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缩进
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注释
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标识符
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引号
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命名规范
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样式指南
2.3 数据类型
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2.3.1 数值类型
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2.3.2 文本类型:str
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2.3.3 布尔类型:bool
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2.3.4 序列类型
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2.3.5 映射类型:dict
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2.3.6 集合类型:set
2.4 运算符
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2.4.1 算术运算符
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2.4.2 比较运算符
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2.4.3 赋值运算符
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2.4.4 位运算符
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2.4.5 逻辑运算符
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2.4.6 成员运算符
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2.4.7 身份运算符
2.5 控制语句
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2.5.1 条件语句 - if
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2.5.1 循环语句 - while
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2.5.2 break和continue
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2.5.3 循环语句 - for
2.6 函数
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2.6.1 定义函数
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2.6.2 参数传递
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2.6.3 返回值
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2.6.4 作用域
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2.6.5 递归函数
2.7 包和模块
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2.7.1 模块
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2.7.2 包
- 导入模块和包
三. Numpy
3.1 NumPy简介
3.2 数组基础
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3.2.1 创建NumPy数组
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3.2.2 数组的属性
3.3 数据操作
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3.3.1 基础操作
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3.3.2 数组运算
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3.3.3 数组索引与切片
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3.3.4 数组拼接
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3.3.5 Numpy与线性代数
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3.3.6 广播机制
3.4 NumPy的应用
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3.4.1 数据预处理
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3.4.2 公式表示
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3.4.3 模型实现
四. Pandas
4.1 Pandas简介
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4.1.1 创建Series：一维数组
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4.1.2 创建DateFrame：二维数组
4.2 数据读写
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4.2.1 在 pandas 中导入数据
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4.2.2 保存 DataFrame 数据
4.3 数据探索
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4.3.1 查看数据
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4.3.2 排序
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4.3.3 Pandas切片
4.4 数据清洗
4.5 数据操作
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4.5.1 选择数据
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4.5.2 数据合并
4.6 数据统计
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4.6.1 数据统计和描述
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4.6.2 分组、聚合、透视
4.7 数据可视化
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4.7.1 基础可视化
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4.7.2 高级可视化
4.8 Pandas AI
五. Matplotlib & Seaborn
5.1 Matplotlib简介
5.2 图表构成
5.3 常用设置
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5.3.1 figure
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figure的常用设置
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设置figure标题
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添加文本
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设置图例
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设置子图间距
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5.3.2 axes
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创建axes
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axes的常用设置
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设置标题
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设置图例
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设置坐标轴名称
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设置坐标轴范围
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隐藏边框
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显示网格
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添加注释
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5.3.3 axis
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设置坐标轴名称
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设置坐标轴刻度标签样式
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设置坐标轴刻度位置
-
设置坐标轴位置
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5.4 基本步骤
5.5 Seaborn简介
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5.5.1 Seaborn与matplotlib的关系
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5.5.2 Seaborn API
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5.5.3 Seaborn 实例
5.6 实战项目
5.7 补充资料/代码
六. Scikit-learn
6.1 简介
6.2 使用方法
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6.2.1 机器学习基本概念
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6.2.2 scikit-learn极简实例
6.3 Scikit-learn 机器学习完整流程、示例
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数据加载
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数据探索
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数据预处理
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模型训练
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模型评估
6.4 pipeline处理机制
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6.4.1 pipeline简介
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6.4.2 Pipeline的原理
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6.4.3 Pipeline的用法
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6.4.4 Pipeline妙用：模块化Feature Transform
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6.4.5 Pipeline妙用：自动化 Grid Search
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6.4.6 Pipeline其他用法
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