- Day0
- Day1 Python基本语法
- Day2 科学计算库Numpy
- Day3 数据分析处理库Pandas
- Day4 可视化库Matplotlib
- Day5 可视化库Seaborn
- Day6 Python实现逻辑回归与梯度下降（第一次大作业）
- 01_LogisticRegressive 逻辑回归
- 02_DecisionTree 决策树
- 03_EmsebleLearning 集成算法
- 04_BayesianClassifier 贝叶斯
- 05_Cluster 聚类
- 06_LinearDiscriminantAnalysis LDA线性判别分析
- 07_PrincipalComponentAnalysis PCA主成分分析（第二次大作业）
- 01-kaggle 数据科学之路
- 02-Titanic 泰坦尼克数据挖掘
- 03-UserProfile 用户画像
- 04-Xgboost XGBoost及保险赔偿
- 05-jd 京东用户购买意向预测
- 06-HomeWork 房价预测（第三次大作业）
- 01-深度学习 CIFAR-10案例 数据集探索及代码示例
- 02-深度学习 NLP 影评分析分类案例
- 03-深度学习 卷积神经网络处理CIFAR-10案例
- 01-Tensorflow介绍
- 02-Tensorflow搭建神经网络，气温预测实例；Mnist数据集分类任务实例；
- 03-Tensorflow进行数据增强、迁移学习，猫狗图像识别实例（第四次大作业）
- 04-Tensorflow数据增强，实例介绍
- 05-Tensorflow的TFRecords介绍
- 06-NLP-Word2Vec介绍
- 07-Tensorflow实现Word2Vec实例
- 08-Tensorflow使用RNN进行影评的文本分类任务实例
- 09-Tensorflow时间序列任务的实现
- 10-Tensorflow实现DCGAN
- 11-Tensorflow实现CycleGAN
- 12-Tensorflow实现深度残差网络（第五次大作业）
学习要点：
学习资料：