机器学习、深度学习资源总结

最近有朋友询问我 Python 机器学习和数据分析的一些资料,虽然现在网上有很多这方面资料的汇总,但我觉得学习数据分析不在于读多少书,而是需要多练,练语言使用,练常用分析方法,练分析思维等。所以我整理了一下我在学习时看过的觉得质量很高的书。希望能有所帮助吧。


Python 语言基础及数据分析工具

  • 廖雪峰 Python3 教程,适合新手,如果只是用 Python 做数据分析的话我觉得看到“常用第三方模块”拿章就足够了
  • Dive into Python3,比较深入的 Python 教程,详细介绍了 Python 内置数据类型,字符串,正则表达式和生成器等经常用到的 Python 特性
  • Python Cookbook 3,这本书不是教程,但对于一些碰到的问题这本书提供了很棒的解法,可以时不时翻翻
  • Problem Solving with Algorithms and Data Structures using Python,使用 Python 介绍常见数据结构与算法,内容易懂,推荐
  • 流畅的 Python,虽然这本书与数据分析没有多大关系,但如果你对 Python 真的感兴趣那一定要读读这本书,这是让你真正进阶为 Python 高手优雅地使用 Python 的魔法书
  • Anaconda 平台,用 Python 进行数据分析最好用的平台,集成了 IPython,Jupter Notebook 两个在数据分析中最常用的工具;其次 Anaconda 也解决了 numpy 和 scipy 在 Windows 平台上安装困难的问题;同时 Anaconda 也提供了虚拟环境管理和相应的 GUI;最后 Anaconda 附带的 Spyder IDLE 比官方的IDLE好用,也比 PyCharm 轻量
  • Jupyter 项目,Jupyter 项目提供了 IPython,Jupyter Notebook 两个非常好用的 Python 库,让你像写作一样完成数据分析,你甚至能用 Jupyter Notebook 进行数据展示和分享,Try and Enjoy it。

专业书或视频


论坛或网站

  • CodeWars,一个用于刷题提高对语言理解的网站,类似于 LeeCode,除 Python 外还支持 Ruby, Javascript, C 等语言
  • Kaggle,在线数据分析和分享的网站,上面有很多数据集,你可以观看别人的数据分析过程,也可以在上面提交自己的 Jupyter Notebook,里面大神云集,非常适合学习和练手

本文章首发在 PythonCaff

多少事,从来急。天地转,光阴迫。

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