2020-10-30 12:38:25

SUMMARY.md

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     +   [二十一、无监督学习：非线性降维](docs/scipycon-2018-sklearn-tut/21.md)
     +   [二十二、无监督学习：异常检测](docs/scipycon-2018-sklearn-tut/22.md)
     +   [二十三、核外学习 - 用于语义分析的大规模文本分类](docs/scipycon-2018-sklearn-tut/23.md)
-+   第一部分 数据挖掘
-    + [1 应了解的编程语言](docs/social-media-mining/1.md)
-    + [2 从哪里获取数据](docs/social-media-mining/2.md)
-    + [3 用代码获取数据](docs/social-media-mining/3.md)
-    + [4 收集自己的 FACEBOOK 数据](docs/social-media-mining/4.md)
-    + [5 抓取实时站点](docs/social-media-mining/5.md)
-+   第二部分 数据分析
-    + [6 数据分析导论](docs/social-media-mining/6.md)
-    + [7 数据可视化](docs/social-media-mining/7.md)
-    + [8 数据分析的高级工具](docs/social-media-mining/8.md)
-    + [9 在 REDDIT 数据中寻找趋势](docs/social-media-mining/8.md)
-    + [10 测量公众人物的 Twitter 活动](docs/social-media-mining/10.md)
-    + [11 何去何从](docs/social-media-mining/11.md)
-+   附录
-    + [1 编写程序通过 API 获取网站的信息](docs/social-media-mining/101.md)
-    + [2 通过解析网页直接获取哔哩某播主的详细信息](docs/social-media-mining/102.md)
-    + [3 在离线表格软件中打开和处理 csv 文件](docs/social-media-mining/103.md)
++   [社交媒体挖掘](docs/social-media-mining/README.md)
+    +   第一部分 数据挖掘
+        +   [1 应了解的编程语言](docs/social-media-mining/1.md)
+        +   [2 从哪里获取数据](docs/social-media-mining/2.md)
+        +   [3 用代码获取数据](docs/social-media-mining/3.md)
+        +   [4 收集自己的 FACEBOOK 数据](docs/social-media-mining/4.md)
+        +   [5 抓取实时站点](docs/social-media-mining/5.md)
+    +   第二部分 数据分析
+        +   [6 数据分析导论](docs/social-media-mining/6.md)
+        +   [7 数据可视化](docs/social-media-mining/7.md)
+        +   [8 数据分析的高级工具](docs/social-media-mining/8.md)
+        +   [9 在 REDDIT 数据中寻找趋势](docs/social-media-mining/8.md)
+        +   [10 测量公众人物的 Twitter 活动](docs/social-media-mining/10.md)
+        +   [11 何去何从](docs/social-media-mining/11.md)
+    +   附录
+        +   [1 编写程序通过 API 获取网站的信息](docs/social-media-mining/101.md)
+        +   [2 通过解析网页直接获取哔哩某播主的详细信息](docs/social-media-mining/102.md)
+        +   [3 在离线表格软件中打开和处理 csv 文件](docs/social-media-mining/103.md)
 +   [Python 机器学习在线指南](docs/vt-cs4624-pyml/README.md)
     +   [作者](docs/vt-cs4624-pyml/3.md)
     +   [引言](docs/vt-cs4624-pyml/5.md)

docs/social-media-mining/SUMMARY.md

-+ 第一部分 数据挖掘
-    + [1 应了解的编程语言](1.md)
-    + [2 从哪里获取数据](2.md)
-    + [3 用代码获取数据](3.md)
-    + [4 收集自己的 FACEBOOK 数据](4.md)
-    + [5 抓取实时站点](5.md)
-+ 第二部分 数据分析
-    + [6 数据分析导论](6.md)
-    + [7 数据可视化](7.md)
-    + [8 数据分析的高级工具](8.md)
-    + [9 在 REDDIT 数据中寻找趋势](8.md)
-    + [10 测量公众人物的 Twitter 活动](10.md)
-    + [11 何去何从](11.md)
-+ 附录
-    + [1 编写程序通过 API 获取网站的信息](101.md)
-    + [2 通过解析网页直接获取哔哩某播主的详细信息](102.md)
-    + [3 在离线表格软件中打开和处理 csv 文件](103.md)
++   [社交媒体挖掘](README.md)
++   第一部分 数据挖掘
+    +   [1 应了解的编程语言](1.md)
+    +   [2 从哪里获取数据](2.md)
+    +   [3 用代码获取数据](3.md)
+    +   [4 收集自己的 FACEBOOK 数据](4.md)
+    +   [5 抓取实时站点](5.md)
++   第二部分 数据分析
+    +   [6 数据分析导论](6.md)
+    +   [7 数据可视化](7.md)
+    +   [8 数据分析的高级工具](8.md)
+    +   [9 在 REDDIT 数据中寻找趋势](8.md)
+    +   [10 测量公众人物的 Twitter 活动](10.md)
+    +   [11 何去何从](11.md)
++   附录
+    +   [1 编写程序通过 API 获取网站的信息](101.md)
+    +   [2 通过解析网页直接获取哔哩某播主的详细信息](102.md)
+    +   [3 在离线表格软件中打开和处理 csv 文件](103.md)