Python数据分析实战-1

第一课：操作TSV文件

第二课：pandas统计操作csv文件

python数据分析实战-2

第一课：从电影网站的API获取数据

第二课: 从网站上爬取网页，并解析存入pandas

第三课: 探索偏差 - 方差权衡

第四课: K-最近的邻居和scikit-learn

第五课: KNN算法分析NBA球员数据

第六课: 模型评估

Python数据分析实战-3

第一课： 线性回归分析bikes数据

第二课 : 用Yelp投票线性回归作业

第三课：指数函数和对数

第四课： Logistic回归

第五课： 与泰坦尼克号数据进行逻辑回归练习

Python数据分析实战-4

第一课、高级模型评估

第二课、交叉验证参数调整，模型选择和特征选择

第三课、 初识朴素贝叶斯分类

第四课、朴素贝叶斯分类处理文本文件

Python数据分析实战-5

第五课、 比较多项式和高斯朴素贝叶斯

第六课、自然语言处理（NLP）

第七课、用自行车数据进行练习

Python数据分析实战-6

第八课、决策树

第九课、集合

第十课、高级scikit-learn

第十一课、集群

第十二课、正则化线性模型

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