Windows平台开发如何能够更快捷，更舒适，请 Windows 的看官务必读一下这篇：
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常见问题在本项目的
Issues中，其他按住不表，如果存在疑问，请在Issues中添加新的Issue -
配置清华大学
pipenv源的方法请 点我 -
所有代码 依赖包 请结合
pipenv和pyenv运行 ， 如果包含以上环境 请直接运行pipenv install安装所有依赖 ，依赖包已包含在Pipfile
注意： 本项目仅限于学习
疯狂的AI(Artificial Intelligence)
reverse()
感谢阁下的star，感谢关注此项目，如果此项目对阁下产生了帮助，在下页诚挚的邀请你通过移动客户端的方式获取更多的资讯、知识、以及实用的工具， 详情参见： 武文弄墨，再次表示真挚的感谢！
数据集合收集正在进行中，参见：python 数据集收集与整理
- 配置镜像源为
清华大学镜像源 - 项目
pyenv依赖为Python 3.6.7 - 如果需要重新安装依赖 请删除项目根路径下的
.venv目录 和Pipfile.lock文件
- 基础与算法
- 01丨 数据分析全景图及修炼指南（笔记）
- 02丨 学习数据挖掘的最佳路径是什么?（笔记）
- 03丨 PYTHON基础语法?（习题）
- 04丨 Numpy（笔记）
- 05丨 Pandas（代码）
- 11丨 数据清洗（部分代码）
- 14丨 数据可视化）
- 15丨 一次学会Python数据可视化的10种技能
- 16-17丨 决策树
- 18丨 分类回归树
- 19丨 泰坦尼克号生存预测
- 20丨 -朴素贝叶斯(上)
- 21丨 -朴素贝叶斯(下)
- 22丨 -SVM(上)
- 23丨 -SVM(下) 如何进行乳腺癌检测
- 24丨 -KNN(上)
- 25丨 -KNN(下) 如何识别手写数字
- 26丨 K-Means(上) 如何给20支亚洲球队做聚类？
- 27丨 K-Means(下) 如何使用K-Means对图像进行分割？
- 28丨 EM (上) 如何将一份菜等分给两个人？
- 29丨 EM (下) 用EM算法对王者荣耀英雄进行划分
- 30丨 关联挖掘 (上) 如何用Apriori发现用户购物规则？
- 31丨 关联挖掘 (下) 导演如何选择演员？
- 32丨 PageRank (上) 搞懂Google的PageRank算法
- 33丨 PageRank (下) 分析希拉里邮件中的人物关系
- 34丨 AdaBoost (上) 如何使用AdaBoost提升分类器性能？
- 35丨 AdaBoost (下) 如何使用AdaBoost对房价进行预测？
- 场景实战
- 1.朴素贝叶斯分类
- 2.SVM
- 3.KNN
- 4.K-Means
- 5.EM 聚类
- 6.关联规则挖掘
- 7.PageRank
- 8.AdaBoost
- 9.自动化运营微博
- 10.毛不易歌词云
- 11.信用卡违约率分析
- 12.信用卡诈骗分析
- 13.信用卡诈骗分析
- 14.如何对比特币走势进行预测？
- 15.我们谈深度学习的时候，我们都在谈什么？
- 16.如何用Keras搭建深度学习网络做手写数字识别？
- 17.最终章【送君千里终须一别】
- 18.课程推荐
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