2021-03-12 23:16:43

new/begin-ds-py-jupyter/SUMMARY.md

++   [Python 和 Jupyter 机器学习入门](README.md)
++   [零、前言](0.md)
++   [一、Jupyter 基础知识](1.md)
++   [二、数据清理和高级机器学习](2.md)
++   [三、Web 爬取和交互式可视化](3.md)

new/handson-ds-py-ml/SUMMARY.md

++   [Python 数据科学和机器学习实践指南](README.md)
++   [零、前言](00.md)
++   [一、入门](01.md)
++   [二、统计和概率回顾和 Python 实践](02.md)
++   [三、Matplotlib 和高级概率概念](03.md)
++   [四、预测模型](04.md)
++   [五、Python 机器学习](05.md)
++   [六、推荐系统](06.md)
++   [七、更多数据挖掘和机器学习技术](07.md)
++   [八、处理真实数据](08.md)
++   [九、Apache Spark-大数据机器学习](09.md)
++   [十、测试与实验设计](10.md)

new/master-py-ds/SUMMARY.md

++   [精通 Python 数据科学](README.md)
++   [零、前言](00.md)
++   [一、原始数据入门](01.md)
++   [二、推断统计](02.md)
++   [三、大海捞针](03.md)
++   [四、通过高级可视化感知数据](04.md)
++   [五、发现机器学习](05.md)
++   [六、使用线性回归执行预测](06.md)
++   [七、估计事件的可能性](07.md)
++   [八、使用协同过滤生成建议](08.md)
++   [九、使用集成模型扩展边界](09.md)
++   [十、通过 K 均值聚类应用细分](10.md)
++   [十一、通过文本挖掘分析非结构化数据](11.md)
++   [十二、在大数据世界中利用 Python](12.md)

new/py-ds-essentials/SUMMARY.md

++   [Python 数据科学本质论](README.md)
++   [零、前言](0.md)
++   [一、第一步](1.md)
++   [二、数据整理](2.md)
++   [三、数据管道](3.md)
++   [四、机器学习](4.md)
++   [五、可视化，见解和结果](5.md)
++   [六、社交网络分析](6.md)
++   [七、超越基础的深度学习](7.md)
++   [八、大数据和 Spark](8.md)
++   [九、加强您的 Python 基础](9.md)

new/thoughtful-ds/SUMMARY.md

++   [数据科学思想](README.md)
++   [零、前言](00.md)
++   [一、开发人员对数据科学的看法](01.md)
++   [二、使用 Jupyter 笔记本和 PixieDust 的大规模数据科学](02.md)
++   [三、PixieApp 深入了解](03.md)
++   [四、使用 PixieGateway 服务器将 PixieApp 部署到 Web](04.md)
++   [五、最佳实践和高级 PixieDust 概念](05.md)
++   [六、TensorFlow 图像识别](06.md)
++   [七、大数据和 Twitter 情感分析](07.md)
++   [八、金融时间序列分析和预测](08.md)
++   [九、使用图的美国国内航班数据分析](09.md)
++   [十、最终思想](10.md)
++   [十一、附录 A：PixieApp 快速参考](11.md)