Python機器學(xué)習(xí)資源菜單，選庫找工具不愁，GitHub精選列表都齊了
分門別類的Python機器學(xué)習(xí)資源菜單
郭一璞 發(fā)自 紐凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
用Python搞機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)，需要很多相關(guān)的資料，各種庫、工具，都是常用、常找、常查的內(nèi)容。
最近，維也納的數(shù)據(jù)科學(xué)家Florian Rohrer把這類相關(guān)資料整理成了一個Python機器學(xué)習(xí)工具合輯，可以照著更新一下自己的收藏夾了。
四十幾類項目
整個列表中，包含超過40類內(nèi)容：
核心工具、Pandas和Jupyter、文本提取、大數(shù)據(jù)、統(tǒng)計、特征提取、可視化、地理工具、推薦系統(tǒng)、決策樹、NLP、CV、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、GPU、聚類、機器學(xué)習(xí)可解釋性、強化學(xué)習(xí)……
具體都有什么呢？比如第一部分核心工具：
pandas、scikit-learn這些常用的庫都有，直接鏈接到它們的GitHub或者官網(wǎng)頁面。
再比如說可視化部分：
包括可以生成3D效果圖的physt：
做各種統(tǒng)計圖表的Yellowbrick：
這哪怕是做PPT，都非常有用?。?/p>
資源列表大集結(jié)
另外，項目貢獻者還安利了幾個GitHub上不錯的資源列表：
大部分都是幾百幾千星的資源表，也有不少標星數(shù)萬的經(jīng)典內(nèi)容，比如awesome-machine-learning：
各種語言項目都有，是真的awesome。
常用代碼
最后，還有一個部分是“經(jīng)常Google的內(nèi)容”。
可能對大家有用的代碼：
傳送門
最后，送上資源傳送門：
https://github.com/r0f1/datascience
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