2018年原创精选文章汇总

总结一下2018年以来的所有原创文章，希望能够帮助大家更快的找到你想要的答案。文章分类为机器学习，数据分析，爬虫，转行经历，Python，资源分享等几大板块。

1 机器学习系列

机器学习基础理论

【1】Python数据分析基础: 数据缺失值处理

【2】Python数据分析基础: 异常值检测和处理

【3】“特征编码”的经验分享：鱼还是熊掌？

【4】关于互联网金融授信产品的风控建模

【5】机器学习笔记：让你彻底记住ROC/AUC

【6】机器学习笔记：大话线性回归（一）

【7】机器学习笔记：大话线性回归（二）

【8】机器学习笔记：大话线性回归（三）

【9】机器学习笔记：从零学会逻辑回归（一）

【10】机器学习笔记：逻辑回归实战练习（二）

【11】机器学习笔记：解读正则化，LASSO回归，岭回归

数据科学知识

【1】为什么你不应该成为一个“数据科学“通才？

【2】干货 | 机器学习概念的深度解析

【3】数据科学大佬的简历上都有哪些技能？

【4】5个原因告诉你：为什么在成为数据科学家之前，“逻辑回归”是第一个需要学习的

【5】还在为找数据而发愁吗？看完这篇你应该再也不会了

机器学习实战系列

【1】从爬虫到机器学习，我是如何做到的？

【2】北京二手房房价分析（分析篇）

【3】北京二手房房价分析（建模篇）

【4】Taitanic生还预测top5%分享（分析篇）

【5】Taitanic生还预测top5%分享（建模篇）

【6】P2P网贷信用评分项目分享（一）

【7】Kaggle "$70000奖金池" 竞赛经历分享 — Home Credit 房屋信贷违约风险

2 数据分析系列

Jupyter notebook

【1】Jupyter notebook快速入门教程

【2】用Jupyter notebook来做 “视频聊天室”

【3】Jupyter Notebook 比你想象中的还要强大

Pandas&Numpy

【1】使用Pandas&NumPy进行数据清洗的6大常用方法

【2】还在抱怨pandas运行速度慢？这几个方法会颠覆你的看法

【3】99%的人都不知道的pandas骚操作（一）

【4】99%的人都不知道的pandas骚操作（二）

可视化方法

【1】Seaborn从零开始学习教程（一）

【2】Seaborn从零开始学习教程（二）

【3】Seaborn从零开始学习教程（三）

【4】Seaborn从零开始学习教程（四）

【5】5种方法玩转histogram直方图

【6】金州勇士4年3冠的成功秘诀！

【7】手把手教你用Bokeh进行可视化数据分析（附源码）

3 网络爬虫系列

爬虫基础篇

【1】Python爬虫之入门学习

【2】Python爬虫之urllib库—爬虫的第一步

【3】Python爬虫之urllib库—进阶篇

【4】Python爬虫之快速入门正则表达式

【5】Python爬虫之BeautifulSoup解析之路

【6】解读爬虫中HTTP的秘密（基础篇）

【7】解读爬虫中HTTP的秘密（高阶篇）

【8】爬虫模拟登录—OAUTH的详解

【9】Python爬虫之Scrapy学习（基础篇）

【10】如何进行手机APP的数据爬取？

爬虫工具篇

【1】3款你必须知道的爬虫工具

【2】给爬虫爱好者的福利 SelectGadget

【3】要成为一个专业的爬虫大佬，你还需要了解这些

爬虫实战篇

【1】Python爬虫之撩妹篇—微信实时爬取电影

【2】Python爬虫之工作篇—寻找你的招聘信息

【3】Python爬虫之一个海贼迷的呐喊

【4】Python爬虫之模拟登录wechat

【5】Python爬虫之模拟登录拉勾网

【6】Python爬虫之模拟登录京东商城

【7】Scrapy爬取二手房信息+可视化数据分析

【8】手把手教你爬取Instagram博主照片和视频

4 数据分析转行系列

【1】这一年我都做了些什么？

【2】转行数据分析的亲身经历

【3】精华分享：转行数据分析的学习清单

【4】一套数据分析学习路线

5 Python学习娱乐篇

【1】给Python初学者的最好练手项目

【2】如何用Python递归地思考问题？

【3】如何写出高可读性的代码？

【4】Python十分钟制作属于你自己的个性logo

【5】用Python优雅的送上母亲节祝福

【6】我用Python送她一个小猪佩琪

【7】如何用Python过一个完美的七夕节？

【8】这些世界杯球星你真的认识吗？不如通过Python来认识一下吧

6 学习资源分享篇

【1】500g+超全学习资源免费领取

【2】【读者福利】：CSDN会员免费资源下载

【3】学习数据科学的五大免费资源

【4】《统计学习方法》的Python 3.6复现

【5】干货 | 14张高清Python数据科学家

【6】【算法面经】：机器学习面试算法梳理

【7】致深度学习的入门者与小白的学习清单

【8】【Github 5K星】BAT头条滴滴小米等笔试面经+深度学习/算法/NLP资源汇总！

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