Hongyi's

Become a Data Scientist-Plotly Library Usage 2019-09-09|TechnologyBecoming A Data Scientist|Python-Data Science-Machine Learning

原Kernel在这里，数据集用的是Kaggle中的World University Rankings，数据描述见Jupyter Notebook。这个Jupyter Notebook介绍了可视化神器Plotly的使用方法，可视化在数据科学领域非常重要，能够让研究人员更加清晰的了解数据。

Become a Data Scientist-Statistical Learning Tutorial 2019-09-02|TechnologyBecoming A Data Scientist|Python-Data Science-Machine Learning

原Kernel在这里，数据集用的是Kaggle中的Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Data Set，数据描述见Jupyter Notebook。这个Jupyter Notebook介绍了在Python3中统计相关的操作，方便研究人员分析数据，对数据进行预处理。

Become a Data Scientist-Machine Learning Usage 2019-08-22|TechnologyBecoming A Data Scientist|Python-Data Science-Machine Learning

原Kernel在这里，数据集用的是Kaggle中的Biomechanical features of orthopedic patients，数据描述见Jupyter Notebook。这个Jupyter Notebook介绍了在Python3中机器学习相关的操作，包括监督学习和非监督学习。

Coursera林轩田机器学习基石课程总结--How Can Machine Learn Better? 2019-07-15|Technology|Data Science-Machine Learning-Coursera

台湾大学林轩田老师的《机器学习基石》课程由浅入深、内容全面，基本涵盖了机器学习领域的很多方面，作为机器学习的入门资料非常适合。很久之前看过这门课，但是有些地方还是不太明白，二刷这门课，把重要的知识总结起来，算是做一个复习，加深理解，也方便之后查阅。这篇文章介绍了第四部分How Can Machine Learn Better？

Coursera林轩田机器学习基石课程总结--How Can Machine Learn? 2019-06-25|Technology|Data Science-Machine Learning-Coursera

台湾大学林轩田老师的《机器学习基石》课程由浅入深、内容全面，基本涵盖了机器学习领域的很多方面，作为机器学习的入门资料非常适合。很久之前看过这门课，但是有些地方还是不太明白，二刷这门课，把重要的知识总结起来，算是做一个复习，加深理解，也方便之后查阅。这篇文章介绍了第三部分How Can Machine Learn？