fengdu78/Data-Science-Notes

Data-Science-Notes は、データサイエンスの学習ノートと資料集で、現在も更新中です。内容はテーマ別に複数のフォルダに分かれており、数学の基礎から深層学習までの完全なパスをカバーしています：

• 0.math：数学の基礎
• 1.python-basic：Pythonの基礎
• 2.numpy：NumPyの基礎
• 3.pandas：Pandasの基礎
• 4.scipy：SciPyの基礎
• 5.data-visualization：データ可視化（MatplotlibとSeabornを含む）
• 6.scikit-learn：Scikit-learnの基礎
• 7.machine-learning：機械学習の基礎
• 8.deep-learning：深層学習の基礎
• 9.feature-engineering：特徴量エンジニアリングの基礎

プロジェクトは、李航『統計学習方法』、複数のGitHubリポジトリ（donnemartin/data-science-ipython-notebooks、apachecn/feature-engineering-for-ml-zh、datawhalechina/pumpkin-bookなど）、およびCourseraと果壳网のコースノートを参考にしています。著者はfengdu78で、WeChat公式アカウント「机器学习初学者」と知乎アカウントを運営し、QQ学習グループも提供しています。GitHubのダウンロードが遅い場合は、公式アカウントで「学习路线」と返信するとミラー画像を取得できます。引用形式はREADMEに記載されています。