python及数据科学收藏夹

数据科学流程框架

• 1.定义问题：问题先于需求，需求先于解决方案，解决方案先于设计，设计先于技术
• 2.收集数据
• 3.数据准备
• 4.探索性分析
• 5.数据建模
• 6.验证你的模型
• 7.优化策略

数学

• 偏度和峰度 https://blog.csdn.net/xbmatrix/article/details/69360167

数据集

• https://blog.csdn.net/somTian/article/details/78012749

数据处理

• 关闭科学计数法 https://blog.csdn.net/weixin_40309268/article/details/83579381

conda使用

创建虚拟环境

• https://www.cnblogs.com/shierlou-123/p/11138920.html

查看jupyterLab环境安装的软件

!pip list --format=columns

分割训练集和测试集

https://blog.csdn.net/mdbabyface/article/details/83271612

pandas添加一行数据

https://blog.csdn.net/u010891397/article/details/83822311

获得异常数据的行号与列号

https://blog.csdn.net/alanguoo/article/details/77198503

CUDA和cudnn

• https://blog.csdn.net/NCHFGFB/article/details/79957970?utm_source=blogxgwz0

• https://blog.csdn.net/qq_23518283/article/details/97126224

• https://blog.csdn.net/u010618587/article/details/82940528

Pandas读取tsv文件

• https://blog.csdn.net/zgljl2012/article/details/79109525

数据科学框架

• https://www.cnblogs.com/zhouyu0-0/p/12244621.html

特征工程

• https://www.cnblogs.com/datasnail/p/9617480.html

CV

GAN

• GAN必读论文 https://blog.csdn.net/fendouaini/article/details/88753654