# 学习笔记
## 语言学习
### Python
- [jackfrued/Python-100-Days](https://github.com/jackfrued/Python-100-Days)
- [vinta/awesome-python](https://github.com/vinta/awesome-python)
- [TheAlgorithms/Python](https://github.com/TheAlgorithms/Python)
- [PegasusWang/python_data_structures_and_algorithms](https://github.com/PegasusWang/python_data_structures_and_algorithms)
### Python 包
- [tqdm/tqdm](https://github.com/tqdm/tqdm) A Fast, Extensible Progress Bar for Python and CLI
## 数据分析与可视化
- [apachecn/pyda-2e-zh](https://github.com/apachecn/pyda-2e-zh) [译]利用Python进行数据分析.第2版;
- [iamseancheney/python_for_data_analysis_2nd_chinese_version](https://github.com/iamseancheney/python_for_data_analysis_2nd_chinese_version) 《利用Python进行数据分析.第2版》
- [qiwsir/data_visualization](https://github.com/qiwsir/data_visualization)
## 机器学习
- [apachecn/fe4ml-zh](https://github.com/apachecn/fe4ml-zh) 面向机器学习的特征工程;
- [Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code](https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code) 100 Days of ML Coding;
- [scruel/ML-AndrewNg-Notes](https://github.com/scruel/ML-AndrewNg-Notes) Coursera 吴恩达机器学习课程笔记及资源整理;
## 深度学习
- [nndl/nndl.github.io](https://github.com/nndl/nndl.github.io)
- [fengdu78/deeplearning_ai_books](https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books) 吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源;
- [stormstone/deeplearning.ai](https://github.com/stormstone/deeplearning.ai) deeplearning.ai, By Andrew Ng, All slide and notebook + code and some material.
## NLP
- [stanfordnlp/stanfordnlp](https://github.com/stanfordnlp/stanfordnlp)
- [lpty/nlp_base](https://github.com/lpty/nlp_base)
- [graykode/nlp-tutorial](https://github.com/graykode/nlp-tutorial)
- [https://fasttext.cc/docs/en/unsupervised-tutorial.html](https://github.com/facebookresearch/fastText)
- [huyingxi/Synonyms](https://github.com/huyingxi/Synonyms) 中文近义词工具包;
- [zlsdu/Word-Embedding](https://github.com/zlsdu/Word-Embedding) Word2Vec, Fasttext, Glove, ELMo, Bert, Flair pre-train Word Embedding;
【NER】:
- [Determined22/zh-NER-TF](https://github.com/Determined22/zh-NER-TF)
### 工具
- [hankcs/HanLP](https://github.com/hankcs/HanLP)
- [isnowfy/snownlp](https://github.com/isnowfy/snownlp)
- [fxsjy/jieba](https://github.com/fxsjy/jieba)
## 数据集
【自然语言处理】:
- [lnsaneLife/ChineseNLPCorpus](https://github.com/InsaneLife/ChineseNLPCorpus)
【结构化数据】:
- [qiwsir/DataSet](https://github.com/qiwsir/DataSet)
## 应用
- [CheckChe0803/flink-recommandSystem-demo](https://github.com/CheckChe0803/flink-recommandSystem-demo) 基于 Flink 实现的商品实时推荐系统。
### 聊天机器人
- [littlecodersh/ItChat](https://github.com/littlecodersh/ItChat)
- [qhduan/Seq2Seq_Chatbot_QA](https://github.com/qhduan/Seq2Seq_Chatbot_QA) 使用TensorFlow实现的Sequence to Sequence的聊天机器人模型;
- [warmheartli/ChatBotCourse](https://github.com/warmheartli/ChatBotCourse) 自己动手做聊天机器人教程;
- [Doragd/Chinese-Chatbot-PyTorch-Implementation](https://github.com/Doragd/Chinese-Chatbot-PyTorch-Implementation) 一个利用有趣中文语料库 qingyun 训练出来的中文聊天机器人;
## 工具
- [realdennis/md2pdf](https://github.com/realdennis/md2pdf) Offline markdown to pdf;
- [jesseduffield/lazydocker](https://github.com/jesseduffield/lazydocker) The lazier way to manage everything docker;
## 其他
- [formulahendry/955.WLB](https://github.com/formulahendry/955.WLB)
- [mkdocs/mkdocs](https://github.com/mkdocs/mkdocs) Project documenttation with Markdown;
- [appbaseio/dejavu](https://github.com/appbaseio/dejavu)
- [Ice-Hazymoon/MikuTools](https://github.com/Ice-Hazymoon/MikuTools) 一个轻量的工具集合;
- [ruanyf/free-books](https://github.com/ruanyf/free-books) 互联网上的免费书籍;
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secom.data 5.14MB
secom.data 5.14MB
示例:使用 K-近邻算法改进约会网站的配对效果.ipynb 375KB
FastText_example.ipynb 81KB
示例:手写识别系统.ipynb 71KB
示例:在 Python 中使用 Matplotlib 注解绘制树形图.ipynb 68KB
示例:使用决策树预测隐形眼镜类型.ipynb 54KB
PCA-机器学习实战.ipynb 29KB
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示例:利用 PCA 对半导体制造数据降维.ipynb 23KB
示例:利用 PCA 对半导体制造数据降维.ipynb 23KB
性能度量(分类问题).ipynb 21KB
决策树的构造-机器学习实战.ipynb 17KB
朴素贝叶斯实现.ipynb 13KB
ID3.ipynb 9KB
增量方法.ipynb 9KB
梯度下降算法.ipynb 8KB
C4.5.ipynb 8KB
测试和存储分类器.ipynb 7KB
AdaGrad.ipynb 7KB
模型评估(回归问题).ipynb 6KB
RMSprop.ipynb 5KB
Adam.ipynb 3KB
示例:手写识别系统.md 61KB
K 近邻法.md 32KB
聚类.md 25KB
示例:使用 K-近邻算法改进约会网站的配对效果.md 19KB
示例:利用 PCA 对半导体制造数据降维.md 19KB
示例:利用 PCA 对半导体制造数据降维.md 19KB
tinybert distilling bert for natural language understanding.md 18KB
k-d tree 算法.md 14KB
决策树的构造-机器学习实战.md 11KB
示例:使用决策树预测隐形眼镜类型.md 8KB
数据读取以及时间比对.md 8KB
示例:在 Python 中使用 Matplotlib 注解绘制树形图.md 7KB
ElasticSearch 数据.md 7KB
ES 查询不稳定现象及解决方案.md 5KB
README.md 4KB
测试和存储分类器.md 4KB
数据清洗.md 3KB
数据清洗.md 3KB
PCA-机器学习实战.md 2KB
PCA-机器学习实战.md 2KB
output_18_0.png 139KB
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output_4_0.png 13KB
decisionTree.py 14KB
基于物品的协同算法.py 5KB
node2Vec实现社交网络推荐算法.py 5KB
模型树.py 5KB
knn-kdTree.py 5KB
回归树.py 5KB
基于用户关系的推荐算法.py 5KB
fpgrowth.py 5KB
基于用户的协同算法.py 4KB
k-means.py 4KB
knn.py 3KB
Apriori.py 3KB
AGNES.py 3KB
linearRegression.py 3KB
preprocessing.py 3KB
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beyas.py 3KB
LVQ-学习向量量化.py 2KB
DMS.py 2KB
DMS.py 2KB
PCA.py 2KB
PCA.py 2KB
wrapper.py 941B
wrapper.py 941B
waimai_train.txt 1.22MB
new_waimai_train.txt 1003KB
waimai_neg.txt 667KB
waimai_pos.txt 409KB
datingTestSet.txt 34KB
datingTestSet2.txt 25KB
testSet.txt 18KB
testSet.txt 18KB
testSet.txt 18KB
testSet.txt 18KB
ex0.txt 5KB
bikeSpeedVsIq_test.txt 4KB
bikeSpeedVsIq_train.txt 4KB
ex2.txt 4KB
ex2test.txt 4KB
expTest.txt 4KB
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季风泯灭的季节
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