大家好。

以下是本系列的前 2 周。您可以在我的 github 存储库中找到它们。您也可以在 colab 或 jupyter 上运行所有笔记本。

• 第 1 天 - Python 基础第 1 部分

主题:数据类型、字符串、运算符、将比较运算符与逻辑运算符链接起来

• 第 2 天 - Python 基础第 2 部分

主题:Python 列表和字典、集合、元组等

• 第 3 天 - Python 基础知识 Part3

主题:循环、中断和继续语句,面向对象编程和类

• 第 4 天 - 中级 Python 第 1 部分

主题:一等函数、私有变量、全局和非局部变量、魔术函数、元组解包、静态变量和方法

• 第 5 天 - 中级 Python 第 2 部分

主题:Lambda 函数、Matic 方法、继承和多态、错误和异常处理、用户定义函数、Python 垃圾回收和调试器

• 第 6 天 - 高级 Python

主题:装饰器,使用装饰器的记忆,生成器,有序和默认字典,协程

• 第 7 天 - 数据科学和机器学习统计

主题:数据科学统计

• 第 8 天 - 数据科学和机器学习的数学

主题:线性代数、微积分、矩阵和向量、贝叶斯定理和备忘单

• 第 9 天 - 熊猫第 1 部分

主题:熊猫系列,DataFrame

• 第 10 天 - 熊猫第 2 部分

主题:索引、过滤、转换、合并、分层索引

• 第 11 天 - Numpy

主题:扁平化、连接和广播

• 第 12 天 - 数据预处理第 1 部分

主题:编码分类数据、拆分数据、特征缩放

• 第 13 天 - 数据预处理 Part2

主题:数据清洗、数据增强、转换、渠道转移

• 第 14 天 - 回归第 1 部分

主题:简单线性回归、多元线性回归、多项式回归

希望我的工作对 AI 爱好者有所帮助。

如果是这样,请对该存储库加注星标,然后在 Github 和 Dev.to 上关注我

https://dev.to/thunderstroke

https://github.com/thunderstroke325

此致。