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然后，就能看到完全配置好的 Python 运行环境了。
对，就是这么简单。你可别小瞧这个运行环境。虽然你没有执行任何安装过程，但是它基本上涵盖了你做数据科学/机器学习要用到的各种工具。这些工具包括但不限于 Numpy, Scipy, Pandas 等，甚至连深度学习的框架，例如 Tensorflow, Keras 和 Pytorch，也是一应俱全。
可以看看下面的导入测试，都是工作的 />
无痛上手的教程
推荐的入门步骤：Python -> 数据处理 -> 数据可视化 -> 机器学习初级 -> 机器学习进阶 -> 深度学习 -> 交易入门 /> /> />
干巴巴讲有什么算法很没意思，这个比较好可以一步一步看建模是如何完成的，学习起来会比较舒服
机器学习【初探建模那些事儿】：1.开篇
模型是怎么工作的 我们会大致的介绍机器学习是怎么工作的以及如何使用这些模型。如果你学习过统计建模或者机器学习相关的课程，你会觉得有些简单。别担心，我们后面会有深入的课程 这个微课堂会让你基于以下情景建模： 你的堂弟炒房赚了数百万美元，他想找你合伙，他来提供资金，你会提供预测各种房屋价值的模型。 你问你的堂弟他过去如何预测房地产价值。他说以前只是直觉，但是他发现了一些价格模式，他正在考虑利用这些模式来对新房进行预测。 机器学习的工作方式是类似的...
机器学习【初探建模那些事儿】：2.先来看看数据吧
使用pandas来看看数据先 任何机器学习项目的第一步都是熟悉数据，你将会使用到pandas库，pandas是数据科学家用于探索和操作数据的主要工具 大多数人在他们的代码中将pandas缩写为pd. 我们一般这么来使用pandas库中最重要的部分是DataFrame。 DataFrame包含你可以认为是表的数据类型。 这类似于Excel中的工作表或SQL数据库中的表。 pandas提供了强大的功能来操作此类数据类型 在这个案例里，我们将查看澳大利亚墨尔本的房价数据。 在动手练习中...
机器学习【初探建模那些事儿】：3.人生第一个模型
选择建模数据 你的数据集有太多的变量了，你怎么能来选择它们呢？ 我们首先使用直觉选择一些变量。 后面的课程将向你展示自动确定变量优先级的统计技术。 要选择变量/列，我们需要查看数据集中所有列的列表。 这是通过DataFrame的columns属性（下面的代码底部行）完成的。有很多方法可以选择数据的子集。 我们会在后面微课程里更深入地介绍了这些内容，但我们现在将重点关注: 1.点符号，我们用它来选择“预测目标” 2.选择列列表，我们用它来选择“特征” 预测目标...
机器学习【初探建模那些事儿】：4.模型验证
什么是模型验证 你已经在上一节里建立并且拟合了一个模型，但是你如何知道这个模型究竟好不好 在本篇中，你将学习到如何使用模型验证来衡量模型的质量，测量模型质量是迭代改进模型的关键。 模型验证基本是所有建模工作里都要涉及的工作，在大多数应用中，模型质量的衡量标准一般是预测准确性，换句话说，模型的预测是否接近实际发生的情况。 在测量预测准确性时，许多人犯了一个大错误。他们使用他们的训练数据进行预测，并将这些预测与训练数据中的目标值进行比较...
机器学习【初探建模那些事儿】：5.过拟合与欠拟合
本篇你将了解过拟合和欠拟合的概念，并且能够使得你的模型更准确 尝试不同的模型 既然你有一种可靠的方法来测量模型精度，那么你可以尝试使用其他模型，并查看哪种模型可以提供最佳预测。 可以在scikit-learn的文档中看到决策树模型有很多选项（比你想要的或需要的更多）。 最重要的选项决定了树的深度。 回想一下这个微课程的第一课，树的深度是衡量它在进行预测之前分裂的数量。 这是一棵相对较浅的树 在实践中，树在顶层（所有房屋）和叶子之间有10个分裂并不罕见。随着树木越来越深...
机器学习【初探建模那些事儿】：6.RandomForest
随机森林 决策树会让您做出艰难的决定。 一棵有很多树叶的深树将会过度拟合，因为每个预测都来自其叶子上只有少数房屋的历史数据。 但是叶子很少的浅树会表现不佳，因为它无法捕获原始数据中的那么多区别。 即使在今天，最复杂的建模技术也面临着欠拟合和过拟合之间的这种选择。 但是，许多模型都有聪明的想法，可以带来更好的性能。 我们将以随机森林为例。 随机森林使用许多树，并通过平均每个组件树的预测来进行预测。 它通常比单个决策树具有更好的预测准确性，并且与默认参数一起使用...
特点
1.从新手入门的角度出发。 靠谱的新手学习入门资源稀少，本篇从一个新手的角度出发，无痛入门 2.策略和编程相结合。 本篇设计为从交易的场景出发，编程为帮助实现想法的工具
3.最核心最常用。 只讲最关键的知识点，化繁为简，帮助新手跨过无效信息过多的阶段 />
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