ApacheCN 数据科学译文集 20210313 更新

新增了五个教程：

Python 和 Jupyter 机器学习入门
- 零、前言
- 一、Jupyter 基础知识
- 二、数据清理和高级机器学习
- 三、Web 爬取和交互式可视化
Python 数据科学和机器学习实践指南
- 零、前言
- 一、入门
- 二、统计和概率回顾和 Python 实践
- 三、Matplotlib 和高级概率概念
- 四、预测模型
- 五、Python 机器学习
- 六、推荐系统
- 七、更多数据挖掘和机器学习技术
- 八、处理真实数据
- 九、Apache Spark-大数据机器学习
- 十、测试与实验设计
精通 Python 数据科学
- 零、前言
- 一、原始数据入门
- 二、推断统计
- 三、大海捞针
- 四、通过高级可视化感知数据
- 五、发现机器学习
- 六、使用线性回归执行预测
- 七、估计事件的可能性
- 八、使用协同过滤生成建议
- 九、使用集成模型扩展边界
- 十、通过 K 均值聚类应用细分
- 十一、通过文本挖掘分析非结构化数据
- 十二、在大数据世界中利用 Python
Python 数据科学本质论
- 零、前言
- 一、第一步
- 二、数据整理
- 三、数据管道
- 四、机器学习
- 五、可视化，见解和结果
- 六、社交网络分析
- 七、超越基础的深度学习
- 八、大数据和 Spark
- 九、加强您的 Python 基础
数据科学思想
- 零、前言
- 一、开发人员对数据科学的看法
- 二、使用 Jupyter 笔记本和 PixieDust 的大规模数据科学
- 三、PixieApp 深入了解
- 四、使用 PixieGateway 服务器将 PixieApp 部署到 Web
- 五、最佳实践和高级 PixieDust 概念
- 六、TensorFlow 图像识别
- 七、大数据和 Twitter 情感分析
- 八、金融时间序列分析和预测
- 九、使用图的美国国内航班数据分析
- 十、最终思想
- 十一、附录 A：PixieApp 快速参考

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