Python数据分析机器学习深度学习：从入门到项目实战

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       通过如下四个阶段的学习，可以系统地掌握Python、数据分析、机器学习、深度学习的理论、工具与项目实战：

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【阶段一】：Python快速入门知识教程。

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【阶段二】：数据分析工具知识教程。

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【阶段三】：机器学习知识教程。

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【阶段四】：深度学习知识教程。

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编号	文章名称
1	【阶段一】Python快速入门01篇：Python基础环境、Python基础概念、字符串常用操作
2	【阶段一】Python快速入门02篇：数据结构-列表
3	【阶段一】Python快速入门03篇：数据结构-元组、字典与集合
4	【阶段一】Python快速入门04篇：运算符、循环语句、条件语句与函数
5	【阶段一】Python快速入门05篇：高级特性、pip工具、模块的使用、类(class)与异常处理
6	【阶段一】Python快速入门06篇：正则表达式-re 模块
7	【阶段二】Python数据分析NumPy工具使用01篇：NumPy工具介绍、NumPy工具安装与数组的创建
8	【阶段二】Python数据分析NumPy工具使用02篇：数组的基本属性与数组的数据获取
9	【阶段二】Python数据分析NumPy工具使用03篇：数组的预处理、数组形状更改、数组转置与数组合并
10	【阶段二】Python数据分析NumPy工具使用04篇：数组常用分析函数、数组广播与数组和矩阵的点积运算
11	【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用01篇：Pandas工具介绍、Pandas工具安装、数据结构：Series数据结构与DataFrame数据结构
12	【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用02篇：数据读取：文本文件读取、电子表格读取与数据预处理：数据概览与清洗
13	【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用03篇：数据预处理：多表合并与连接
14	【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用04篇：数据预处理：数据的汇总
15	【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用05篇：数据预处理：数据的规范化
16	【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用06篇：探索性数据分析：异常数据的检测与处理
17	【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用07篇：探索性数据分析：数据的描述：数据的集中趋势
18	【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用08篇：探索性数据分析：数据的描述：数据的分散趋势与数据的分布形态
19	【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用09篇：探索性数据分析：数据的描述：数据的相关关系与数据的波动趋势
20	【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用10篇：探索性数据分析：数据的检验：正态性检验
21	【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用11篇：探索性数据分析：数据的检验：卡方检验与t检验
22	【阶段二】Python数据分析数据可视化工具使用01篇：数据可视化工具介绍、数据可视化工具安装、折线图与柱形图
23	【阶段二】Python数据分析数据可视化工具使用02篇：条形图与雷达图
24	【阶段二】Python数据分析数据可视化工具使用03篇：词云图与相关性热力图
25	【阶段二】Python数据分析数据可视化工具使用04篇：核密度估计图
26	【阶段二】Python数据分析数据可视化工具使用05篇：统计直方图、面积图与箱型图
27	【阶段三】Python机器学习01篇：机器学习概念、机器学习类别、机器学习应用场景与机器学习基本技术：特征、标签、模型
28	【阶段三】Python机器学习02篇：机器学习项目流程
29	【阶段三】Python机器学习03篇：机器学习中的函数、机器学习中的梯度下降、机器学习的数据结构：张量与机器学习概率与统计基础
30	【阶段三】Python机器学习04篇：机器学习项目实战：多元线性回归模型、岭回归模型与套索回归模型
31	【阶段三】Python机器学习05篇：机器学习项目实战：逻辑回归模型
32	【阶段三】Python机器学习06篇：模型评估函数介绍(分类模型)
33	【阶段三】Python机器学习07篇：模型评估函数介绍(回归模型)
34	【阶段三】Python机器学习08篇：机器学习项目实战：决策树分类模型
35	【阶段三】Python机器学习09篇：机器学习项目实战：决策树回归模型
36	【阶段三】Python机器学习10篇：机器学习项目实战：K近邻算法的基本原理、计算步骤与KNN(K近邻)分类模型
37	【阶段三】Python机器学习11篇：机器学习项目实战：KNN(K近邻)回归模型
38	【阶段三】Python机器学习12篇：机器学习项目实战：朴素贝叶斯模型的算法原理与朴素贝叶斯分类模型
39	【阶段三】Python机器学习13篇：机器学习项目实战：支持向量机分类的算法原理
40	【阶段三】Python机器学习14篇：机器学习项目实战：支持向量机分类模型
41	【阶段三】Python机器学习15篇：机器学习项目实战：支持向量机回归模型
42	【阶段三】Python机器学习16篇：机器学习项目实战：集成模型介绍、随机森林模型的基本原理与随机森林分类模型
43	【阶段三】Python机器学习17篇：机器学习项目实战：随机森林回归模型
44	【阶段三】Python机器学习18篇：机器学习项目实战：AdaBoost算法的核心思想、原理与数学原理举例
45	【阶段三】Python机器学习19篇：机器学习项目实战：AdaBoost分类模型
46	【阶段三】Python机器学习20篇：机器学习项目实战：AdaBoost回归模型
47	【阶段三】Python机器学习21篇：机器学习项目实战：GBDT算法的核心思想、原理概述、原理举例与GBDT回归模型
48	【阶段三】Python机器学习22篇：机器学习项目实战：GBDT分类模型
49	【阶段三】Python机器学习23篇：机器学习项目实战：XGBoost分类模型
50	【阶段三】Python机器学习24篇：机器学习项目实战：XGBoost回归模型
51	【阶段三】Python机器学习25篇：机器学习项目实战：LigthGBM算法的核心思想、原理与LightGBM分类模型
52	【阶段三】Python机器学习26篇：机器学习项目实战：LightGBM回归模型
53	【阶段三】Python机器学习27篇：机器学习项目实战：数据降维：主成分分析PCA、基本原理与PCA模型：人脸识别
54	【阶段三】Python机器学习28篇：机器学习项目实战：KMeans算法的基本原理与KMeans聚类分群模型
55	【阶段三】Python机器学习29篇：机器学习项目实战：DBSCAN算法的基本原理与DBCSAN新闻聚类分群模型
56	【阶段三】Python机器学习30篇：机器学习项目实战：智能推荐系统的基本原理与计算相似度的常用方法
57	【阶段三】Python机器学习31篇：机器学习项目实战：基于皮尔逊相关系数搭建电影智能推荐系统
58	【阶段三】Python机器学习32篇：机器学习项目实战：关联分析的基本概念和Apriori算法的数学演示
59	【阶段三】Python机器学习33篇：机器学习项目实战：医学病症关联规则分析
60	【阶段四】Python深度学习01篇：深度学习基础知识：神经网络历史及优势、神经网络基础单元与梯度下降：正向传播和反向传播
61	【阶段四】Python深度学习02篇：深度学习基础知识：神经网络可调超参数：优化器
62	【阶段四】Python深度学习03篇：深度学习基础知识：神经网络可调超参数：激活函数、损失函数与评估指标
63	【阶段四】Python深度学习04篇：深度学习项目实战：深度神经网络预测客户流失率(分类模型)
64	【阶段四】Python深度学习05篇：深度学习项目实战：卷积神经网络的定义、卷积网络的结构与卷积层的原理
65	【阶段四】Python深度学习06篇：深度学习项目实战：卷积神经网络进行狗狗图像分类项目
66	【阶段四】Python深度学习07篇：深度学习项目实战：循环神经网络的原理和结构
67	【阶段四】Python深度学习08篇：深度学习项目实战：循环神经网络SimpleRNN、LSTM进行淘宝商品评论文本情感分析
68	【阶段四】Python深度学习09篇：深度学习项目实战：循环神经网络处理时序数据项目实战：CNN和RNN组合模型

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享受的服务：

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1.学习有问题，可以一对一问题解答服务。

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2.提供就业规划咨询服务。

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3.  提供面试指导服务。

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Python数据分析机器学习深度学习：从入门到项目实战

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