很多时候想学一方面的知识,但是具体不知道要学什么东西,令人困扰。是以在此分享下本人参与的一人工智能培训课主要内容及搜集的网上中文教程,仅以参考。
1.python 基本语法
参考教程: http://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html
2.python 高级语法
参考教程:http://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html
3.django框架
参考教程:http://www.runoob.com/django/django-tutorial.html
https://code.ziqiangxuetang.com/django/django-tutorial.html
实战: 登录
4.numpy
参考教程:https://www.yiibai.com/numpy/
***matplotlib 参考教程:https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/plt/2-1-basic-usage/
https://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html
参考用例:https://www.cnblogs.com/9527blog/p/9324758.html
5.pandas
参考教程:https://www.yiibai.com/pandas/python_pandas_series.html
6.requests
参考教程:http://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/user/quickstart.html
7.Beatiful Soup4
参考教程:https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/index.zh.html
实战:获取并存储股票信息
8.Scrapy框架,xpath
参考教程: Scrapy框架 https://www.yiibai.com/scrapy/
xpath http://www.w3school.com.cn/xpath/index.asp
实战:抓取股票信息
9.相关的数学知识
线性代数:矩阵、矩阵运算 参考书籍:https://wenku.baidu.com/view/7135d1b905a1b0717fd5360cba1aa81145318f70
高数:极限、导数、微积分 参考书籍:http://vdisk.weibo.com/s/CbZOuRSebSpiC
概率论 : 参考书籍 http://vdisk.weibo.com/s/CbZOuRSdI5Q1X
10.机器学习
参考教程:https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/
参考书籍:http://vdisk.weibo.com/s/yX4X5R2nTur6T
相关公开课:http://www.52nlp.cn/category/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0
知识点:基础知识、KNN近邻算法、决策树、朴素贝叶斯、Logistic回归、梯度上升法、序列最小优化算法、拉格朗日乘子算法、SVM支持向量机、随机森林和AdaBoost、线性回归、梯度下降法、树回归、K-Means(K 均值)聚类算法、Apriori算法之关联规则、PCA降维、深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、TensorFlow
K-Means聚类算法:https://www.jianshu.com/p/fc91fed8c77b
https://blog.csdn.net/taoyanqi8932/article/details/53727841
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