Python是一種跨平臺的計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語言。 它結(jié)合了解釋性、編譯性、互動性和面向?qū)ο蟮哪_本語言。最初被設(shè)計(jì)用于編寫自動化腳本(shell)，但隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越多被用于獨(dú)立的、大型項(xiàng)目的開發(fā)。

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1. Kaggle 實(shí)戰(zhàn)之波士頓房價(jià)預(yù)測

地址: https://www.shiyanlou.com/courses/1010

學(xué)習(xí)人數(shù): 870

關(guān)注人數(shù): 82

在這個(gè)項(xiàng)目里，我們將使用Dean de cock在kaggle上發(fā)布的波士頓住房數(shù)據(jù)來完成回歸預(yù)測。對于數(shù)據(jù)分析的初學(xué)者，在選擇本項(xiàng)目之前，最好先學(xué)習(xí)關(guān)于數(shù)據(jù)清理的基本知識。

2. Python 語言程序設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)

地址: https://www.shiyanlou.com/courses/2368

學(xué)習(xí)人數(shù): 223

關(guān)注人數(shù): 12

簡單易懂的Python 3項(xiàng)目，本項(xiàng)目不僅適合那些有其他編程語言基礎(chǔ)的同學(xué)，對于沒有編程經(jīng)驗(yàn)的學(xué)生也非常友好。本項(xiàng)目不僅介紹了Python3的基本知識，還介紹了pep8、virtualenv、測試、項(xiàng)目結(jié)構(gòu)和flask

3. 利用邏輯回歸實(shí)現(xiàn)鳶尾花分類

地址: https://www.shiyanlou.com/courses/1058

學(xué)習(xí)人數(shù): 1.5k

關(guān)注人數(shù): 158

本項(xiàng)目來源于Python-Bayesian分析異步社區(qū)的內(nèi)容。項(xiàng)目闡述了邏輯回歸的基本概念，然后由線性回歸擴(kuò)展到邏輯回歸的反向鏈接函數(shù)的概念，使用邏輯回歸對虹膜問題進(jìn)行分類。

4. NumPy 百題大沖關(guān)

地址: https://www.shiyanlou.com/courses/1090

學(xué)習(xí)人數(shù): 12.6k

關(guān)注人數(shù): 791

Numpy是Python語言的擴(kuò)展庫。它支持大量的高維數(shù)組和矩陣運(yùn)算，也為數(shù)組運(yùn)算提供了大量的數(shù)學(xué)函數(shù)。在這100道題中，你不僅可以學(xué)習(xí)如何使用numpy，還能更好的鞏固numpy的各個(gè)知識點(diǎn)。

5. Seaborn 數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ)入門

地址: https://www.shiyanlou.com/courses/892

學(xué)習(xí)人數(shù): 1.8k

關(guān)注人數(shù): 179

Seaborn是一個(gè)以Matplotlib為基礎(chǔ)的高級圖形生成庫。它能在不作復(fù)雜設(shè)定的情況下繪制出漂亮的圖表，非常適合數(shù)據(jù)可視化的研究。

6. Pandas 百題大沖關(guān)

地址: https://www.shiyanlou.com/courses/1091

學(xué)習(xí)人數(shù): 14.2k

關(guān)注人數(shù): 792

Pandas是一個(gè)基于numpy的數(shù)據(jù)處理工具，它為大數(shù)據(jù)集的高效運(yùn)行提供了功能和方法。它是數(shù)據(jù)分析中必不可少的模塊。這里共有100道pandas相關(guān)練習(xí)題。你不僅可以學(xué)習(xí)如何使用pandas，還可以更好的鞏固它。

7. Python 實(shí)現(xiàn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

地址: https://www.shiyanlou.com/courses/814

學(xué)習(xí)人數(shù): 4.4k

關(guān)注人數(shù): 490

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能的一種具體實(shí)現(xiàn)方法。本項(xiàng)目將教你如何使用Python實(shí)現(xiàn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，幫助你理解深度學(xué)習(xí)的基本原理。