什么事情让你觉得模拟人生里的「小人」有自我思想？ - 知乎4416被浏览3610130分享邀请回答/s/1o8bWxdgTRAY夹：只不过没有预览图之类的，无从选择，只能把我当时的所有东西全都打包复制了。懒人或者初玩者，或者想去见一见徽初和菲奥娜真人的话，可以去下载安装。解压后把所有内容，TRAY包下内容放入TRAY文件夹，MODS包下内容放入MODS文件夹即可。· 这些羞羞的互动是哪里来的啊，能安装吗？（未成年人请自动跳过本条，虽然我知道写了这句话也没用但是我还是要写一下的。）请自行百度WhickedWhims。下载链接：· 我如何才能把已经捏好的小人和家庭编辑进入一个城镇/自己建一座城，从而实现让自己捏的好几个家庭同时存在于一个城镇？我在玩的是M3，所以就回答M3的操作方法吧，M4无法具体细化说清楚，但是是类似的。进入游戏，点击设置，进入“编辑城镇”。首先要明确，预设家庭和预设房屋在游戏内都称为“副本”。预设模拟市民是预设家庭的子集。在网上找资源一般都是下载预设的模拟市民以及预设的房屋。所以你要将预设的模拟市民/你自己捏的模拟市民，组合成一个家庭后，才能形成副本，进入城镇编辑。你在各大资源网站上下载好的预设人物请在CAS内的预设模拟市民中找，找到后经过自己的编辑，设定完性格抱负之后点击“√”后，会弹出一个输入家庭名称的界面，这时候你输入的名称就是副本的名字。然后你会发现底下一行界面里有很多很多已经预设好的家庭/房屋，而你最近在CAS编辑保存的那个副本通常会在第一个。单个模拟市民是个体，多个模拟市民组合在一起就称为家庭，这时候的模拟市民就变成了一个“家庭副本”。你在网站上下载好的房屋就是与家庭副本同级的房屋副本。点击需要搬入房屋的家庭副本，点击“放置”，然后选择一片可用空地/房屋就可以将家庭副本搬入该用地/房屋副本。* 通常家庭初始资金在1W6左右，但如果你是从网上下载了房屋/用地资源的话，这些房屋副本的初始价格都不会有那么便宜，所以会存在房屋用地呈现灰色无法搬入的情况。我的解决方法是，挑一块空地，先放置家庭副本进入该用地，然后CTRL+SHIFT+C输入“motherlode”增加金钱，一次5W，直到满足想搬入的用地的造价，然后点房产中介打电话搬家，搬入已经预设更改好放入城镇地图的房屋。（motherlode秘籍真心建议少用，我只在搬家的时候会用，金钱秘籍完全降低游戏可玩性。）如果你需要一座空城，M3请手动自己一个一个铲平用地，然后自行自由放置房屋副本。放置房屋副本时请注意用地大小是否可以容纳该房屋副本。如：房屋副本大小40*40，用地大小仅25*25，则房屋副本无法放入用地，会显示灰色。同一个40*40的房屋副本放入60*60的用地就没有问题。可以更大，但不可以更小。M4则自带一个空城怡景绝顶，你需要做的就是把预设的房屋副本对照用地大小一一合理安置，然后房屋安置完毕后，再一一安置已经预设好的家庭副本进入房屋副本。· 这游戏我没玩过，但你写得好夸张好离奇，真的有那么好玩吗？好玩啊当然好玩，不然我为什么浪费那么多时间写那么多东西啊。别问了你赶紧去下一个吧，下载方式我在上面已经写了。... 评论区收到提问后会陆续更新***** ***** ***** ***** ***** ***** ***** *****【最后这段对房屋建筑要求不高的可以跳过啦】安利一个我非常非常非常喜欢的房屋作者：Frau Engel如果你对住房有较高要求的话那么我强烈建议你点开下面的链接打开新世界的大门M3M4都有。不全。喜欢的话建议自己去百度。M3：M4：不多说，上图~感谢耐心看完的宝宝们，非常欢迎留言哦~喜欢的话点个赞再走啦ヾ(??ω?｀)?***** ***** ***** ***** ***** ***** ***** *****937203 条评论分享收藏感谢收起& 【Sims梦工厂】【17.08.18起所有房屋关闭网盘下载】三米 ...
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鹿鹿哒 发表于
我也是调用失败也，亲这个问题你后来解决了吗？
{:13_825:}没有= = 弄不起来 T T
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好看好看~~
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=.=陽台第二層調用失敗了..... 版本1.25
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漂亮的房子，喜欢
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完完全全被经验了，棒棒哒
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楼主好棒谢谢楼主
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谢谢大大分享
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感谢分享！非常漂亮的公寓
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好美美哒的房子，谢谢楼主
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好棒，黑色好适合高冷禁欲系的妹子
Powered by&p&一定是我们《中国痤疮治疗指南》皮肤科专家推荐的祛痘药膏，我去年还在微博感慨祛痘药膏怎么这么便宜，效果又如此好，后来药店的阿姨给我看进药价，有的药膏也就赚0.5元钱的利润，都不是很想卖，她们卖各种杂牌子祛痘膏，啥芦荟胶，粉刺膏都能赚一半价格，1元100片维生素C/维生素B根本不赚钱，卖保健品维生素C/维生素B能赚更高，大家买便宜就好了，所以你去药店买药应该都会被推销买贵的。&img data-rawwidth=&626& data-rawheight=&356& src=&/v2-fb532d1f7b48b43f5b4f3_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&626& data-original=&/v2-fb532d1f7b48b43f5b4f3_r.jpg&&&/p&&br&各种各样的淘宝月售10万+爆款祛痘药膏或者他人推荐的三无祛痘膏其实很不安全，“杀鸡膏”2016年也是网红祛痘膏，但是添加大量的激素和抗生素，祸害一批少男少女。如果只能推荐两类祛痘产品，我只推荐：维A酸类（全反式维A酸乳膏/国产阿达帕林/进口达芙文）和BPO（国产过氧化苯甲酰凝胶/进口班赛）。看到这里你还要去买各种网红祛痘膏：狮王祛痘，白兔暗疮膏，茶树精油祛痘膏吗……？&br&&p&&b&【另外说我营销号的人真的很恶心，如果你真的有看过我这么多年坚持写过的微博，从2014年一点一滴的记录自己祛痘历程，一个人不知道偷偷哭过多少次，长痘的心酸也只有自己才能体会。如果你了解我，你才有资格说我，我对得起自己的良心，没广告，没推广，没店铺，没微信，没建群，我只想一个人安心答题，一个人安静的写文章，记不得多少次值完夜班从早上9点写到下午，晚上有时候醒来也会写到凌晨3点，然后7点多再上班，这些背后很多人看不到】&/b&&/p&&p&芜湖虽然地区不能和大城市比，但是药店药膏还是很齐全的，以下药膏购入药店：&/p&&img data-rawheight=&518& src=&/v2-da58ef63aab_b.jpg& data-rawwidth=&690& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&690& data-original=&/v2-da58ef63aab_r.jpg&&&img data-rawheight=&518& src=&/v2-aabf7bfc1fc0abfbf772a9_b.jpg& data-rawwidth=&690& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&690& data-original=&/v2-aabf7bfc1fc0abfbf772a9_r.jpg&&&p&&b&治疗非炎症闭口粉刺的&/b&：&/p&&p&维A酸乳膏11元一支，国产的阿达帕林17元一支，进口的阿达帕林需要52元，买国产的就行了。&/p&&img data-rawheight=&1136& src=&/v2-38ac6ea69de48e0bcb5b_b.jpg& data-rawwidth=&640& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-38ac6ea69de48e0bcb5b_r.jpg&&&p&&br&&/p&&img data-rawheight=&960& src=&/v2-e20da0f208e8930f67af_b.jpg& data-rawwidth=&1280& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1280& data-original=&/v2-e20da0f208e8930f67af_r.jpg&&&p&&br&&/p&&img data-rawheight=&1280& src=&/v2-ee0d9de439d33_b.jpg& data-rawwidth=&960& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&960& data-original=&/v2-ee0d9de439d33_r.jpg&&&p&&br&&/p&&p&维A酸乳膏一直是让我保持几年不长痘的产品，一直保持低剂量低频使用，真的战痘高手都是灵活使用它。脸厚之人可以直接使用，先低浓度后高浓度，比如我；脸薄之人，先乳液打底后使用，耐受后可以直接使用，也可以第一周和乳液1:4混合使用，第二周1:2混合使用；第三周1:1混合使用，第四周可以直接使用，时间也根据耐受程度因人而异。还有其他方法我微博都有介绍。??&/p&&p&下图使用维a酸战痘效果，维a酸一直都是一线治疗痘痘药物，副作用看说明书，是处方药，需要在医生指导下使用。&/p&&p&&img data-rawheight=&750& src=&/v2-97be5bf2ec6d575ad9e4ee86b70dff2a_b.jpg& data-rawwidth=&750& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&750& data-original=&/v2-97be5bf2ec6d575ad9e4ee86b70dff2a_r.jpg&&&/p&&img data-rawheight=&1001& src=&/v2-cf53cb0fa9f002f4d0512_b.jpg& data-rawwidth=&749& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&749& data-original=&/v2-cf53cb0fa9f002f4d0512_r.jpg&&&br&我在战痘时期，基本每天使用或者隔天使用。&br&&p&维稳时期改成每周3次，维稳后期保持每月3次，直至现在每个月1次，或者每几个月1次。比如我在吃火锅的前一天和当天都会使用，也不怕长痘的。使用期间严格防晒，备孕期间禁用。结婚以后！会选择更安全的产品。&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&治疗炎症性红肿痘痘的：&/b&&/p&&p&克林霉素磷酸酯凝胶12元一支，夫西地酸乳膏12元（5g）一支。&/p&&p&阿达帕林+克林霉素凝胶3周。&br&&/p&&p&&br&&/p&&img data-rawheight=&1136& src=&/v2-d1c0c8d5dc_b.jpg& data-rawwidth=&640& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-d1c0c8d5dc_r.jpg&&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&img data-rawheight=&583& src=&/v2-665e045eae8a15_b.jpg& data-rawwidth=&760& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&760& data-original=&/v2-665e045eae8a15_r.jpg&&&p&&br&&/p&&img data-rawheight=&331& src=&/v2-d9daefd1ad8449abe70b4eaf92d62c6f_b.jpg& data-rawwidth=&544& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&544& data-original=&/v2-d9daefd1ad8449abe70b4eaf92d62c6f_r.jpg&&&p&&br&&/p&&p&粉刺好后，阿达帕林凝胶可以用于容易长痘的正常皮肤，一段时间维稳，可以预防痤疮粉刺，从此告别痘痘肌。&/p&&p&还有比如夫西地酸乳膏：&/p&&p&它用于正常皮肤渗透进皮肤的量很低，但是在病理条件下，却能深入皮肤，进入病灶。不建议单独使用，不宜长期使用，防止产生耐药性，联合维A酸或班赛联合使用。药店还是很好买的，目前有两个牌子：奥络（国产）/立思丁（进口），国产价格便宜很多。&/p&&p&如果鼻部容易长那种顽固毛囊炎，一个月也不见消，可以试试??夫西地酸乳膏用法：早晚各用一次，只点涂红丘疹/脓包上，白天护肤后点涂于皮疹尖端，晚上可以用于达芙文/维A酸乳膏之后，仅作用于炎症性丘疹和脓包上，起效快，皮损变平后即可停用，正常皮肤勿用。&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&对红色痘印/小的增生疤痕有效果的&/b&：&/p&&p&喜辽妥32元一支。&/p&&p&&br&&/p&&img data-rawheight=&724& src=&/v2-76d38c89c5ccb54c0f5a2dca_b.jpg& data-rawwidth=&640& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-76d38c89c5ccb54c0f5a2dca_r.jpg&&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&喜疗妥治疗红痘印反馈：喜疗妥增加蛋白多糖和胶原的合成，抑制参与炎症分解代谢的酶，可能对红痘印有一定的作用。虽然我不懂护肤，但是对于黑痘印已经是黑色素沉着了，使用曲酸，传明酸，4MSK等抑制黑色素成生的美白成分产品能有多大效果呢？就有所谓的用“各种美白产品，最多只能提亮肤色，痘印无效感叹”，因为没有对症啊，选择淡化黑色素的美白成分就很合理了，比如高浓度的左旋维C，用一次可以在皮肤内短暂存储4天之久，洗都洗不掉，抗氧化和美白效果可见，目前比较好的是品牌是修丽可，那啥以前很火的C20，现在的乐敦CC就无话可说了。&br&&/p&&p&我以前也写过痘印文章，可以参考一下：&/p&&p&【战#痘印#攻略。11000字+，这可能是最全面的治疗#红痘印#和#黑痘印#攻略：痘印的形成与分类，治疗痘印的前提，治疗痘印的饮食建议，治疗痘印的医美手段，治疗痘印可以使用的护肤品与药膏，专家对治疗痘印的建议等……如果你耐心花10-20分钟看完这篇不算枯燥的万字文，可能就不需要看其他痘印文章了&a href=&/question//answer/& class=&internal&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&/question/2749&/span&&span class=&invisible&&6100/answer/&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&】&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&对小的囊肿痘痘有效果的&/b&：&/p&&p&鱼石脂软膏9元一支。&/p&&img data-rawheight=&690& src=&/v2-9429a7cfa1ea26622fc6ec_b.jpg& data-rawwidth=&690& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&690& data-original=&/v2-9429a7cfa1ea26622fc6ec_r.jpg&&&p&&b&这里重点提下鱼石脂软膏：&/b& &/p&&p&8月份有段时间忙得2天就睡了5小时，鼻子毫无防备地就长了一个囊肿痘痘（毛囊炎），特别痛，要知道鼻部痘痘一般少则半个月，多则3个月时间才能消下去，挤压还有生命危险，于是按照自己丰富的治痘经验，厚涂鱼石脂软膏于囊肿痘痘上，第三天就不痛了，第5天就消下去了，也没有聚脓，无声无息。&/p&&p&成分：主要成分是鱼石脂，它是一种鱼化石片麻岩或页岩经破坏干馏后而得到的稠厚液体，主要成分为硫，其中10.5%是有机结合的硫。&/p&&p&作用机理： 1.鱼石脂软能够通过抑制表皮细胞过度生长，促进上皮细胞分化和正常角化过程，促进痤疮皮疹的愈合。 2.鱼石脂还能抑制皮脂腺导管上皮过度角化、减少皮脂分泌，有效减少痤疮的扩大、进展、再发。 3.由于痤疮的发生与痤疮丙酸杆菌关系密切，而鱼石脂对痤疮丙酸杆菌的生长有抑制作用，因此，鱼石脂软膏治疗急性痘痘还是比较好的。&/p&&p&&b&海豚君建议：膏体比较浓稠，鱼石脂软膏使用需要厚涂，才能有明显的聚脓效果。特别注意一点颜色是棕黑色容易弄脏枕巾和被单，一般治疗寻常痤疮不必使用，鼻部大的囊肿痘痘，或者脸部一两颗囊肿才用，晚上使用，使用时可以盖一层保鲜膜，这样可以避免弄脏枕巾和被单。&/b&&/p&&p&…………&/p&&p&&b&最后，想说使用处方药膏需要谨慎，而且需要在医生指导下使用，没了解药性和功课的自己就不要乱用了，像阿达帕林和维a酸乳膏的刺激性还是比较大的，需要建立很长时间耐受，如果医生给你开了药膏，没有告诉你使用方法，你可以参考，下面文章。&/b&&/p&&p&&b&以上仅供参考，不做治疗意见，药膏都不含激素，不含激素，不含激素，重要的事情说3遍。写的文章，只是给大家参考，提供一个治疗思路，不是照搬模仿，大家有时间慢慢阅读吧，会有帮助的！祝大家都能有好皮肤。附：中国痤疮治疗指南，痘痘专家治疗方案，看看自己都说几级痘痘吧！&/b&&/p&&img data-rawheight=&353& src=&/v2-ced50dcf1cfd9_b.jpg& data-rawwidth=&600& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/v2-ced50dcf1cfd9_r.jpg&&&p&&a href=&/p/& class=&internal&&12款治疗痤疮（痘痘）药膏介绍及使用方法大介绍&/a&&/p&&p&&a href=&/question//answer/& class=&internal&&怎样花200元把痘痘治好？&/a&&/p&&p&2017痘肌治疗方法年中总结：如何让痘痘患者皮肤变好？。我的治疗方法就是：四好精神——【好好涂药吃药+好好吃饭+好好防晒+好好维稳】，文章14000字+，包括痘痘的分类，痘痘的分型治疗......如果你耐心花10-20分钟看完这篇不算枯燥的万字文，可能就不需要看其他痘痘相关文章了：&a href=&/question//answer/& class=&internal&&如何让痘痘肌皮肤变好&/a&&/p&&p&&a href=&/question//answer/& class=&internal&&有哪些食物可以有效减少痤疮和痘痘？&/a&&/p&&p&&a href=&/p/& class=&internal&&没有我解决不了的痘痘——答疑篇（2）&/a&&/p&&p&&a href=&/p/& class=&internal&&没有我解决不了的痘痘——答疑篇&/a&&/p&&p&&a href=&/p/& class=&internal&&14个与痘痘相关的饮食生活习惯&/a&&/p&&p&&a href=&/question//answer/& class=&internal&&闭口怎么形成的？怎么去？&/a&&/p&&p&&a href=&/question//answer/& class=&internal&&背上长了好多小痘痘怎么办？&/a&&/p&&p&&a href=&/question//answer/& class=&internal&&一天至少两片面膜，坚持半年以上是什么体验？&/a&&/p&&p&&a href=&/question//answer/& class=&internal&&芦荟胶真的能祛痘吗？&/a&&/p&&p&&a href=&/question//answer/& class=&internal&&下巴和鼻梁两侧有很多白色小疙瘩/小颗粒，是脂肪粒or闭口还是粉刺？&/a&&/p&&p&&a href=&/question//answer/& class=&internal&&用了维a酸乳膏后的爆痘问题？&/a&&/p&&p&&a href=&/question//answer/& class=&internal&&两腮，耳际，脖子与脸交接处反复长痘痘是什么原因啊，如何控制？！！?&/a&&/p&&p&&a href=&/question//answer/& class=&internal&&青春痘是用针清出来比较好，还是让它自身自灭比较好？哪种对皮肤更好？&/a&&/p&&p&&a href=&/question//answer/& class=&internal&&不吹不黑请问露得清的红蓝光的面膜仪好用嘛？&/a&&/p&&p&&a href=&/p/& class=&internal&&青春期的弟弟妹妹长痘痘，我们作为哥哥姐姐该怎么办？&/a&&/p&&p&&a href=&/p/& class=&internal&&痘痘与锌——脸上长痘痘就不敢自慰了？&/a&&/p&&p&&a href=&/p/& class=&internal&&痘痘为什么只单独长在嘴巴周围？&/a&&/p&&p&&a href=&/p/& class=&internal&&健身党再也不怕长痘了——运动型痤疮对策&/a&&/p&&p&&a href=&/p/& class=&internal&&为什么很多女生月经前痤疮会加重？真的有姨妈痘之说吗？&/a&&/p&
一定是我们《中国痤疮治疗指南》皮肤科专家推荐的祛痘药膏，我去年还在微博感慨祛痘药膏怎么这么便宜，效果又如此好，后来药店的阿姨给我看进药价，有的药膏也就赚0.5元钱的利润，都不是很想卖，她们卖各种杂牌子祛痘膏，啥芦荟胶，粉刺膏都能赚一半价格，1…
&p&让我来分享一个很不快速（需耗时一年），但包你从零基础学到昏厥的学习教程吧：统计、SQL、R、Python、Tableau、Excel、Forecasting & Machine Learning&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&1. 统计&/b&&/h2&&p&&br&&/p&&p&统计需要掌握的姿势：&/p&&ul&&li&Descriptive Statistics&/li&&li&Probability Concepts and Probability Distributions&/li&&li&Sampling Distributions and the Central Limit Theorem&/li&&li&Confidence Intervals&/li&&li&Hypothesis Testing&/li&&li&Analysis of Variance&/li&&li&Chi Square and Nonparametric Tests&/li&&li&Simple and Multiple Regression&/li&&/ul&&p&&br&&/p&&p&想躲过统计？？？&/p&&img src=&/v2-2bafdf34f4a_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&233& data-rawheight=&216& class=&content_image& width=&233&&&p&&br&&/p&&p&入门课收好，Coursera上阿姆斯特丹大学的Basic Statistics，卡通配图教学，和萌萌哒的你最配！！&/p&&ul&&li&&b&University of Amsterdam：&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/basic-statistics& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Basic Statistics | Coursera&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b& （旁听免费）&/li&&/ul&&p&&br&&/p&&p&喏，还有一本简洁易懂的step by step英文教材，也是我们课上用的教材~&/p&&ul&&li&&b&Basic Business Statistics by Mark L.Berenson & Others&/b&&/li&&/ul&&p&&br&&/p&&h2&&b&2. SQL&/b&&/h2&&p&&br&&/p&&p&常用语句来来回回就那么几个，但是要熟，要熟，要熟！&/p&&p&简历上有SQL技能，很重要！！！很重要！！！&/p&&p&&br&&/p&&p&常用语句总结：&b&&a href=&///?target=https%3A///sql/sql_quickref.asp& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&SQL Quick Reference From W3Schools&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&再送你一门超好，超好，超好的MySQL课！Coursera！杜克大学！我太喜欢教课的那个温柔美丽的大姐姐了~&/p&&ul&&li&&b&&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/analytics-mysql& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Managing Big Data with MySQL | Coursera&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b& （旁听免费）&/li&&/ul&&p&&br&&/p&&h2&&b&3. R&/b&&/h2&&p&R和Python谁才是数据分析一哥，江湖上已经争论很多年了，至今没有定论...... 事实大概是Python的主要功能是编程，除了单纯的数据分析，在很多领域还有广泛利用，所以就业市场上对Python的需求是远大于R。&/p&&p&R主要侧重统计功能，在统计方面显示出了很多的优势，用R做单纯的数据分析还是妥妥的稳稳的。但是往数据科学方向走的话，R就有点顶不住了，轮到Python扬眉吐气了......&/p&&p&这两门语言我都渣，只能说个大概，大家还需要自己去摸索这两门语言的美~&/p&&p&我学R上的课是Coursera上Johns Hopkins University的经典R课程和在Data Application Lab实习的时候上的商业分析师培训课。Coursera的那门课我上得不太走心，默默吐槽一下课程莫名散发着浓浓的时代感，老师有点面无表情，比较打击我的学习激情...... 好吧，我知道我作......&/p&&img src=&/v2-fdea6a17e93af6fba6ddc4_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&225& data-rawheight=&225& class=&content_image& width=&225&&&p&后来实习的时候上公司的培训课，教R的是个讲话干脆利落的小姐姐，才让我重新喜欢上R......&/p&&ul&&li&&b&&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/r-programming& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&R Programming | Coursera&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b& （旁听免费）&/li&&li&&b&&a href=&///?target=https%3A///course/bacn/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&商业分析师 - Data Application Lab&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&/li&&/ul&&p&&br&&/p&&p&作为一名主观上比较站Python的小粉丝，我目前学过的R就这么多啦！！大体了解了R的语言思维，碰到不会的问题再Google找代码就差不多了~&/p&&p&&br&&/p&&p&另外，我在Udemy上找到一门R的课，看课程设置觉得还是挺不错的，想学R的可以试试~ 关于Udemy上课程的价格补充一句，原价是吓人的，常年打折，但是打折力度经常变来变去的，最便宜的时候一般是10-20块的价格可以买到好课...... BTW，下面这门课目前15刀。&/p&&ul&&li&&b&&a href=&///?target=https%3A///r-programming/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&R Programming A-Z(TM): R For Data Science With Real Exercises!&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b& &/li&&/ul&&img src=&/v2-961d8fab14c93995bdf6e596f2c1d1b8_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&958& data-rawheight=&861& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&958& data-original=&/v2-961d8fab14c93995bdf6e596f2c1d1b8_r.jpg&&&p&&br&&/p&&h2&&b&4. Python&/b&&/h2&&p&Python 是一门可以让人浑然忘我的语言......&/p&&p&这辈子学过韩语、日语、英语，和一丢丢R，但Python是我学得最有激情的......&/p&&p&最沉浸的那段时间里，不管几点回家，晚上睡觉前一定要看一点Python爬虫才能安心睡下，晚上做梦也是爬虫代码......&/p&&img src=&/v2-bdef_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&350& data-rawheight=&350& class=&content_image& width=&350&&&p&我最开始接触Python的时候上的课是Coursera上University of Michigan的经典系列：Python for Everybody，里面包含五门专项课，除了最后一门Capstone，其他四门都刷过（没写作业）。&/p&&p&这门课非常实在，内容非常赞，上课的是个亲切的老爷爷，学下来有助于你系统了解Python的功能~ 个人感觉 Using Python to Access Web 对于纯小白来说可能有点难度~&/p&&p&提醒一下，如果你搜Python for Everybody，会发现...... 要交钱上啊！！！省钱小tip就是在搜索栏里一门一门搜专项课，进入专项课的页面就可以免费旁听了...... 同理适用于Coursera很多其他的系列课程。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&University of Michigan:&/b& &b&&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/specializations/python& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python for Everybody | Coursera&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&/p&&ul&&li&&b&&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/python& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Programming for Everybody (Getting Started with Python) | Coursera&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&/li&&li&&b&&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/python-data& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python Data Structures | Coursera&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&/li&&li&&b&&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/python-network-data& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Using Python to Access Web Data | Coursera&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&/li&&li&&b&&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/python-databases& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Using Databases with Python | Coursera&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&/li&&li&&b&&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/python-data-visualization& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Capstone: Retrieving, Processing, and Visualizing Data with Python | Coursera&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&/li&&/ul&&p&&br&&/p&&p&密西根大学还出了Python的数据科学进阶课，包含了数据分析、画图和机器学习等内容：&/p&&ul&&li&&b&University of Michigan:&/b& &b&&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/specializations/data-science-python& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Applied Data Science with Python | Coursera&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&/li&&/ul&&img src=&/v2-f56aba091ffc_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&400& data-rawheight=&346& class=&content_image& width=&400&&&p&&br&&/p&&p&另外，我还追过大神 &a class=&member_mention& href=&///people/fd165ce69c8edd9e753533& data-hash=&fd165ce69c8edd9e753533& data-hovercard=&p$b$fd165ce69c8edd9e753533&&@秦路&/a& 的&a href=&/qinlu& class=&internal&&运营大湿兄&/a&知乎专栏，从“&a href=&/p/& class=&internal&&开始Python的新手教程&/a&” 到“&a href=&/p/& class=&internal&&用Python分析用户消费行为&/a&”，一共六篇文章，超快速入门Python数据分析。&/p&&p&&br&&/p&&p&Udemy上也有一门很棒的Python数据分析课，我目前在上，觉得好棒棒~&/p&&p&教numpy、pandas、画图、带着练三个数据小项目，至此觉得内容量已经很良心了，老师竟然还教机器学习！！！20个机器学习视频，用SciKit Learn这个包！还有还有！11个统计视频！还没完还没完！还有几个SQL和Web Scraping的小视频！满满的良心学习大礼包~&/p&&ul&&li&&b&&a href=&///?target=https%3A///learning-python-for-data-analysis-and-visualization/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Learning Python for Data Analysis and Visualization&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&/li&&/ul&&img src=&/v2-9adb75dace7bcad0046cd28_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&1175& data-rawheight=&848& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1175& data-original=&/v2-9adb75dace7bcad0046cd28_r.jpg&&&img src=&/v2-3e5b99c5c531a4a543bc055ddec7dcfc_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&254& data-rawheight=&198& class=&content_image& width=&254&&&p&&br&&/p&&p&想必还有很多盆友们对爬虫充满了兴趣......&/p&&p&学爬虫当然要看崔庆才大神的系列教程啊！！！&/p&&p&&br&&/p&&p&文字版教程免费，使用的是Python 2.7版本↓&/p&&ul&&li&&b&&a href=&///?target=http%3A///1052.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python爬虫学习系列教程 | 静觅&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&/li&&/ul&&p&&br&&/p&&p&视频教程499软妹币，之前有过折扣，印象中270多~&/p&&ul&&li&&b&&a href=&///?target=http%3A///4320.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python3爬虫视频学习教程 | 静觅&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&/li&&/ul&&p&&br&&/p&&p&如果你只是比较随意，不想玩那么高深，或者你真的和我一样穷，可以看看文字版教程，了解urlib库、Requests库、BeautifulSoup库、Selenium库以及正则表达式后，跟着崔大神的三个免费case练一遍~ 我觉得对于小白来说就差不多了~&/p&&ul&&li&&b&&a href=&///?target=https%3A///course/156& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python3爬虫三大案例实战分享&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&/li&&/ul&&p&&br&&/p&&p&对于数据分析师来说，会爬虫不属于必备技能，那么学爬虫的意义是什么呢？大神 &a class=&member_mention& href=&///people/6d23d8e16eb481ebb5898a4& data-hash=&6d23d8e16eb481ebb5898a4& data-hovercard=&p$b$6d23d8e16eb481ebb5898a4&&@董伟明&/a&在他接近满分的&a href=&/lives/861184& class=&internal&&“爬虫从入门到进阶”&/a&的Live简介中说得直戳心坎~&/p&&img src=&/v2-c1a2b63c29f0d0959472_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&440& data-rawheight=&195& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&440& data-original=&/v2-c1a2b63c29f0d0959472_r.jpg&&&p&&br&&/p&&img src=&/v2-28aaa8c941f1ea9e5cebc554_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&705& data-rawheight=&458& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&705& data-original=&/v2-28aaa8c941f1ea9e5cebc554_r.jpg&&&p&Hello World，醒醒啊！！！你的女神来了！！！&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&5. Tableau&/b&&/h2&&p&终于，数据分析界的女神出场了！！！让我们大声喊出她的名字：&b&T! A! B! L! E! A! U!&/b&&/p&&p&读作“Tab-low”！！！&/p&&p&我身边很多学Tableau的孩纸们，反应不是酱紫的，&/p&&img src=&/v2-29c2c1aa64f800bcb4a54725dddcce65_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&450& data-rawheight=&446& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&450& data-original=&/v2-29c2c1aa64f800bcb4a54725dddcce65_r.jpg&&&p&就是酱紫的......&/p&&img src=&/v2-ca77ddbbd010dc21d86b4ec_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&500& data-rawheight=&344& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&500& data-original=&/v2-ca77ddbbd010dc21d86b4ec_r.jpg&&&p&纷纷表示在这个看脸的时代，要好好学习女神软件......&/p&&img src=&/v2-d01bec031c628_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&800& data-rawheight=&619& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&800& data-original=&/v2-d01bec031c628_r.jpg&&&p&&i&（Source: Best Practices for Designing Efficient Tableau Workbook）&/i&&/p&&p&&br&&/p&&p&凭借着打娘胎起就异于常人的颜值，Tableau迅速蹿红，逐渐渗透进业界和美国高校。对于在美帝的数据分析师来说，Tableau也是简历上必备的技能之一。&/p&&p&我目前觉得学习Tableau的最好方式，还是去Coursera上上杜克大学的那门课，基本涵盖入门到中高级操作，墙裂打call，墙裂推荐！！！真的好喜欢教课的杜克大姐姐......&/p&&ul&&li&&b&&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/analytics-tableau%23& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Data Visualization and Communication with Tableau | Coursera&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&/li&&/ul&&p&另外，Tableau为了推广自家软件，在免费培训方面也是做得很拼......&/p&&ul&&li&&b&&a href=&///?target=https%3A///learn/training& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Tableau Training & Tutorials&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b& (中英文都有)&/li&&li&&b&&a href=&///?target=https%3A///learn/live-training-resources& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Live Training Resources&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&/li&&li&&b&&a href=&///?target=https%3A///learn/webinars& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Webinars&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&/li&&/ul&&p&还有很多很棒的Tableau使用者的case展示~&/p&&ul&&li&&b&&a href=&///?target=https%3A///en-us/s/gallery& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Gallery&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&/li&&/ul&&p&还有Moveover Monday Project，每周一po一个数据集和数据分析展示~&/p&&ul&&li&&b&&a href=&///?target=http%3A//www.makeovermonday.co.uk/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&A weekly social data project&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&/li&&/ul&&p&至于有些人说，下载都这么贵，土豪才学得起吧...... 只要你乖乖去上Coursera杜克大姐姐的课，会有惊喜......&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&6. Excel&/b&&/h2&&p&无论你多喜欢Excel或者多不喜欢Excel...... 作为数据分析师，简历上有Excel技能也是必备......&/p&&p&最重要的当然是会Pivot Tables~&/p&&p&我也是通过DAL的&a href=&///?target=https%3A///course/bacn/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&商业分析培训课&i class=&icon-external&&&/i&&/a&学的Pivot Tables，如果你只想学Pivot Tables，可以去Udemy上这门↓&/p&&ul&&li&&b&&a href=&///?target=https%3A///data-analysis-with-excel-pivot-tables/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Microsoft Excel - Data Analysis with Excel Pivot Tables&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&/li&&/ul&&p&当然，还有一个免费的学习神器，YouTube啊~ 哈哈，Pivot Tables一搜一大把~&/p&&img src=&/v2-7fcd94a123d16fe8b91609c_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&1440& data-rawheight=&600& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1440& data-original=&/v2-7fcd94a123d16fe8b91609c_r.jpg&&&p&我真的非常热爱YouTube，基本没有YouTube不到的姿势......&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&7. Forecasting&/b&&/h2&&p&预测/时间序列也是我们数据分析僧要掌握的技能，不过学得比较浅显，大概了解几个预测模型的原理和会用软件操作就行了。我们用过的教材是Business Forecasting，有中文版，不过我相信你不会想看的......&/p&&ul&&li&&b&&a href=&///?target=https%3A///subject/1896141/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&商业预测 (豆瓣)&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&/li&&/ul&&p&Udemy上依旧有药！介绍Moving Average, Simple Exponential Smoothing, Double Exponential Smoothing / Holts, Winters / HoltWinters等模型以及在R和Tableau中的操作。&/p&&ul&&li&&b&&a href=&///?target=https%3A///forecasting-time-series-using-xlminer-r-and-tableau/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Data Science-Forecasting/Time series Using XLMiner,R&Tableau&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&/li&&/ul&&p&&br&&/p&&p&如果你对Tableau女神是真爱！可以去上Udemy新课，目前评价4.7分，感觉还挺不错的样子，反正是安利到我了~&/p&&ul&&li&&b&&a href=&///?target=https%3A///forecasting-and-time-series-analysis-in-tableau/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Forecasting and Time Series Analysis in Tableau&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&/li&&/ul&&img src=&/v2-e381a38e1aa0b411a0b7f_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&994& data-rawheight=&593& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&994& data-original=&/v2-e381a38e1aa0b411a0b7f_r.jpg&&&p&&br&&/p&&h2&&b&8. Data Mining and Machine Learning&/b&&/h2&&p&想当年，刚接触数据时，我还是个蠢萌的宝宝，在听说“Machine Learning”这个东东的时候，内心是下面那样的......&/p&&img src=&/v2-d7afbecccac27de4f441_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&500& data-rawheight=&400& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&500& data-original=&/v2-d7afbecccac27de4f441_r.jpg&&&p&何方的妖魔鬼怪，尼玛听名字就不明觉厉......&/p&&p&入坑数据分析一年，但才刚接触机器学习一个月（网课加这学期修的数据挖掘专业课），感觉难度明显拔高了一级，但越学越刺激，越学越稀饭~&/p&&img src=&/v2-f02bfc8b935c3_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&223& data-rawheight=&226& class=&content_image& width=&223&&&p&目前还是个渣渣，不敢瞎说，就大概罗列一下机器学习入门需要掌握的知识点和网上的学习资源吧：&/p&&ul&&li&Linear Regression&/li&&li&Logistic Regression&/li&&li&Decision Trees&/li&&li&k-Nearest Neighbors&/li&&li&Naive Bayes Classification&/li&&li&Discriminant Analysis&/li&&li&Neural Nets&/li&&li&Support Vector Machines&/li&&li&Cluster Analysis&/li&&li&Random Forest&/li&&li&Natural Language Processing&/li&&/ul&&p&&br&&/p&&p&如果没听说过吴恩达男神的机器学习王牌课程，那你一定是假的数据猿......&/p&&ul&&li&&b&&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/machine-learning& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Machine Learning | Coursera&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&/li&&/ul&&p&说实话，没上男神的Machine Learning前，我还挺不理解为什么这个看上去其貌不扬的大叔，有这么多死忠信众...... 每次大叔的动向更新，都跟地震一样...... 娶的老婆还是跟他智商一样上天高的女神大牛！约翰霍普金斯的CS博士......&/p&&img src=&/v2-e731bc7d0_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&620& data-rawheight=&413& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&620& data-original=&/v2-e731bc7d0_r.jpg&&&p&如果你和曾经的我一样迷惑，请去Coursera上课...... 顺带必须提一句，男神还是Coursera的联合创始人啊！！！我的前半生没有Coursera，但是后半生必须要跟Coursera紧紧相依......&/p&&img src=&/v2-6e7cac81b89bd450f1be8aa56af81e1f_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&550& data-rawheight=&304& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&550& data-original=&/v2-6e7cac81b89bd450f1be8aa56af81e1f_r.jpg&&&p&反正现在的我是痛哭流涕着入吴恩达教了......&/p&&img src=&/v2-f927f13c96dbb964fd44ab_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&225& data-rawheight=&225& class=&content_image& width=&225&&&p&之前我在Python部分介绍的Udemy的Python数据分析课中，也涉及一部分机器学习的内容：&/p&&ul&&li&&b&&a href=&///?target=https%3A///learning-python-for-data-analysis-and-visualization/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Learning Python for Data Analysis and Visualization&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&/li&&/ul&&img src=&/v2-5b2a_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&774& data-rawheight=&904& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&774& data-original=&/v2-5b2a_r.jpg&&&p&&br&&/p&&p&内容设置很赞，也很系统的数据科学课程还有：&/p&&ul&&li&&b&University of Michigan:&/b& &b&&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/specializations/data-science-python& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Applied Data Science with Python | Coursera&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&/li&&/ul&&hr&&p&以上就是我总结的一些数据分析经典姿势~ 其实还有Decision Analysis（主要讲概率）和Optimization，大家就自行去YouTube吧，视频很多~&/p&&p&一年前的今天，我没开始刷网课，不会SQL，不会R，不会Python，不会Tableau，不懂Forecasting，更不知道机器学习是什么鬼...... 就修了两门专业课，统计和Optimization（Excel Modeling），仅此而已......&/p&&p&按照这份教程一点点啃完，其实你也可以在家DIY出半个名校学生（如果不提名校的校友资源和networking机会等的话）~&/p&&p&大家可以再参考一下几个美国出名的数据分析项目的课程设置：&/p&&ul&&li&&b&&a href=&///?target=https%3A//www.mccombs.utexas.edu/Master-of-Science-in-Business-Analytics/Academics/Curriculum& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&University of Texas -Austin | MS in Business Analytics&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&/li&&li&&b&&a href=&///?target=https%3A//www.marshall.usc.edu/programs/specialized-masters-programs/master-science-business-analytics/curriculum& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&USC | MS in Business Analytics&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&/li&&li&&b&&a href=&///?target=https%3A//grahamschool.uchicago.edu/academic-programs/masters-degrees/analytics/curriculum& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&University of Chicago | MS in Analytics&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&/li&&/ul&&p&&br&&/p&&p&最后再来个励志的故事，我最新关注的一个YouTuber，&a href=&///?target=https%3A///user/sentdex/featured& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Harrison Kinsley&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。小哥毕业于Sam Houston State University（懵逼脸），专业是Philosophy and Criminology（茫然脸），毕业后就开始创业，自学python编程，并在网上po免费python教程，还创立了一个&a href=&///?target=https%3A//pythonprogramming.net/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&python学习网站&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，YouTube上目前有27万多粉丝。&/p&&p&如果你好奇小哥怎么赚钱存活？小哥说，他一周就能接好几个offer...... 你们没听过的公司一堆一堆的，全宇宙人民都听过的大公司&b&Facebook&/b&和&b&Apple&/b&的offer他都有...... 另外他还做咨询赚钱，生计完全不愁......&/p&&img src=&/v2-51dbd0b31ff968f9e8c4_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&240& data-rawheight=&240& class=&content_image& width=&240&&&p&&br&&/p&&p&既然你都读到这儿了，看来也是数据的真爱，那就一起学到昏厥吧！&/p&&hr&&p&感谢大家的厚爱点赞～看了评论区讨论，想补充一些：&/p&&p&１．这个工程量的确蛮大的，因为我目前是学生，除了学习也没啥事干．．．如果图快的话，先挑重点的学，&b&统计&/b&（看个人基础）＋&b&MySQL&/b&（只需要一周，快的话１－２天都不是没可能）＋&b&Ｒ&/b&（熟悉语言思维＋熟悉几个常用包＋会google／度娘搜代码怎么写，也花不了太长时间，深入的内容以后慢慢补）。&b&Tableau初到中级操作&/b&和&b&Excel&/b&都属于甜点级别的，相对轻松。&b&Python的数据分析&/b&这块儿也不难，学过Ｒ以后很快也能上手Python分析，国内不清楚，在美国基本R或Python二选一就能找数据分析的入门工作。&/p&&p&&b&机器学习／数据挖掘／Python数据科学方向的操作&/b&，就需要有点功底了，会碰到比较基础的线性代数和微积分，我现在也在机器学习阶段跪着，等我顺利通关了再跟大家继续分享．．．但是我觉得比功底更重要的是，对数据的兴趣！！！我大学学韩语，连微积分和线性代数都没修过，现在也是在一点点补．．．吴恩达的机器学习网课，我刚上完Week 3，Week1-Week3的内容我刷了三遍，边刷边补微积分，才明白了大半。。。只要有热情，有耐心，不会的东西反复啃，就当用训练机器的方式来训练自己的大脑．．．这个过程也挺有意思的，哈哈。&/p&&p&２．还有很多人说，这个教程的重点是，英语要好．．．这个有那么一丢丢道理，不过这些技术课中的英语真的不难，基本没有生涩的单词，真的很好听懂。。。而且全部有英文字幕。。。&/p&&p&３．推荐的课里面，Coursera都是可以&b&免费旁听&/b&的，Udemy的课１０－２０刀。&/p&&p&４．欢迎关注我的知乎专栏哟，不定期看心情写数据干货&b&&a href=&/liangzidata& class=&internal&&＠聂大哥有毒&/a&&/b&。我是一枚脑洞很大的数据媛，略略略～&/p&
让我来分享一个很不快速（需耗时一年），但包你从零基础学到昏厥的学习教程吧：统计、SQL、R、Python、Tableau、Excel、Forecasting & Machine Learning 1. 统计 统计需要掌握的姿势：Descriptive StatisticsProbability Concepts and Probability Distribu…
&img src=&/v2-b39bacec9b1a263b9a593a_b.jpg& data-rawwidth=&621& data-rawheight=&329& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&621& data-original=&/v2-b39bacec9b1a263b9a593a_r.jpg&&&p&个人认为这是一套非常不错的视频课程，因此放在这里跟大家分享。Ng出品，必属精品。&/p&&p&&br&&/p&&p&吴恩达主讲的机器学习-2017年秋季课程已经开课啦，今天跟大家分享这套课程。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&课程介绍 &/b&&/p&&p& 本课程主要介绍机器学习和统计模式识别相关的知识。内容主要包括：监督学习（生成/判别学习，参数/非参数学习，神经网络，支持向量机）；无监督学习（聚类，维数规约，核方法）；学习理论（偏差/方差权衡；VC理论；大边缘概率）；强化学习和自适应控制。课程还将讨论机器学习在一些领域的最新应用，如机器人控制，数据挖掘，自主导航，生物信息学，语音识别，文本和网络数据处理等。&/p&&p&&b&课程大纲：&/b&&/p&&img src=&/v2-cbeeca99f4f59a4ab4d434b_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&371& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-cbeeca99f4f59a4ab4d434b_r.jpg&&&img src=&/v2-3acf600c6b467cd7cafb8f2f_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&341& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-3acf600c6b467cd7cafb8f2f_r.jpg&&&img src=&/v2-efb45dfac574ff56f3c2_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&362& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/v2-efb45dfac574ff56f3c2_r.jpg&&&p&&b&课程首页：&/b&&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A//cs229.stanford.edu/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&cs229.stanford.edu/&/span&&span class=&invisible&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&课程ppt等资料下载地址：&/b&&/p&&p&链接: &a href=&///?target=https%3A///s/1bozLucJ& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&/s/1bozLuc&/span&&span class=&invisible&&J&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/p&&p&密码: 公众号回复“mlwu”&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&课程Preview视频地址：&/b&&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A//mvideos.stanford.edu/Preview/LoadPreview/109& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&mvideos.stanford.edu/Pr&/span&&span class=&invisible&&eview/LoadPreview/109&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&b&往期精彩内容推荐：&/b&&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A//mp./s%3F__biz%3DMzIxNDgzNDg3NQ%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D1%26sn%3D13a70c4dd4c6fe90beb7%26chksm%3D97a0c8e1a0d741f7baeb3aabc3e976d17b8%26scene%3D21%23wechat_redirect& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&VAST最佳论文推荐-Tensorflow中深度学习模型可视化的研究&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/p&&p&&a href=&///?target=http%3A//mp./s%3F__biz%3DMzIxNDgzNDg3NQ%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D1%26sn%3D34fda2ee9c43c77ad193%26chksm%3D97a0c8f5a0d741e3dbaea14e7ba02ba0c5bd9c3da3118cceed7b2df6b17d3b548%26scene%3D21%23wechat_redirect& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&麻省理工学院-2017年-深度学习与自动驾驶视频课程分享&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/p&&p&&a href=&///?target=http%3A//mp./s%3F__biz%3DMzIxNDgzNDg3NQ%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D1%26sn%3Dbcbcff1a53fcb35fafd19d78%26chksm%3D97a0c8dfa0d741cc8f1d10aff7ddaf4f99101d79efdf59%26scene%3D21%23wechat_redirect& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&《纯干货16》调整学习速率以优化神经网络训练&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/p&&p&&a href=&///?target=http%3A//mp./s%3F__biz%3DMzIxNDgzNDg3NQ%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D1%26sn%3Da3f9d1d3ad8b01e6b35653%26chksm%3D97a0ca92a0de2a793fa145982aaa54f82ab66b3df3ea%26scene%3D21%23wechat_redirect& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&模型汇总_3&神经翻译模型（NMT）新宠Adversarial-NMT&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/p&&p&&a href=&///?target=http%3A//mp./s%3F__biz%3DMzIxNDgzNDg3NQ%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D1%26sn%3D9c4ed2ccf65%26chksm%3D97a0cae4a0d743f2d83e13fac48cde27de1a904a6c7f%26scene%3D21%23wechat_redirect& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&模型汇总_2&深度学习加速神器-BNN&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/p&&p&&a href=&///?target=http%3A//mp./s%3F__biz%3DMzIxNDgzNDg3NQ%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D1%26sn%3D8988adaddf8b048b50cbb0%26chksm%3D97a0ca80a0ddc3d1fa8b9dfa169f6c61ca750c15e7cbdd%26scene%3D21%23wechat_redirect& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&深度学习优化策略-1&Batch Normalization（BN）&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/p&&p&&a href=&///?target=http%3A//mp./s%3F__biz%3DMzIxNDgzNDg3NQ%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D1%26sn%3Ddcdfd8be409f738%26chksm%3D97a0ca54a0d5cbb779b02a1375bfd743571dfba82c47ea3eeba83c90bc386a5d%26scene%3D21%23wechat_redirect& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&模型汇总_5&生成对抗网络GAN及其变体SGAN_WGAN_CGAN_DCGAN_InfoGAN_StackGAN&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/p&&p&&a href=&///?target=http%3A//mp./s%3F__biz%3DMzIxNDgzNDg3NQ%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D1%26sn%3D0cfae19a315bbb7f3ca6d0%26chksm%3D97a0ca01a0d7e6bbf11cdbf16fc6cd05db077e22736%26scene%3D21%23wechat_redirect& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&深度学习优化策略-4& 基于Gate Mechanism的激活单元GTU、GLU&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/p&&p&&a href=&///?target=http%3A//mp./s%3F__biz%3DMzIxNDgzNDg3NQ%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D1%26sn%3Db2d05adffb5282ee40dec44a22ddff62%26chksm%3D97a0c9d3a0d740c5d67bae9abfec6253cfe4b480c67742daf929cf2bef7cdf1642a%26scene%3D21%23wechat_redirect& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&纯干货-5&Deep Reinforcement Learning深度强化学习_论文大集合&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/p&&p&&a href=&///?target=http%3A//mp./s%3F__biz%3DMzIxNDgzNDg3NQ%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D1%26sn%3Da05a27b35e18b99d3a85c344bbd45e4f%26chksm%3D97a0c9ffa0d740e9eea5005dcc1ae762fa4ecc138dedfb354d0658589cbf9fbef%26scene%3D21%23wechat_redirect& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&深度学习模型-13 迁移学习（Transfer Learning）技术概述&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/p&&p&&a href=&///?target=http%3A//mp./s%3F__biz%3DMzIxNDgzNDg3NQ%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D1%26sn%3Dd74f4284bcb%26chksm%3D97a0c97fa0d7e7fd2177e1ffc2699a0bac24c5b58162c2debeec6f33%26scene%3D21%23wechat_redirect& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&纯干货12 2017年5月份-李宏毅-最新GAN中文视频教程分享&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/p&&p&&a href=&///?target=http%3A//mp./s%3F__biz%3DMzIxNDgzNDg3NQ%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D1%26sn%3Dfff812eeefbf7%26chksm%3D97a0c906a0d74010b9bef54fc38beb26cb229231cec34a5282cb3bcfaea3c130%26scene%3D21%23wechat_redirect& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&模型汇总20-TACOTRON一种端到端的Text-to-Speech合成模型&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&br&&/p&&p&同时欢迎大家关注微信“深度学习与NLP”，获取更多深度学习、机器学习、强化学习等精品视频教程。&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///r/bUSguETEkBnvrQDb9xF-& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&/r/bUSguET&/span&&span class=&invisible&&EkBnvrQDb9xF-&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a& (二维码自动识别)&/p&
个人认为这是一套非常不错的视频课程，因此放在这里跟大家分享。Ng出品，必属精品。 吴恩达主讲的机器学习-2017年秋季课程已经开课啦，今天跟大家分享这套课程。 课程介绍
本课程主要介绍机器学习和统计模式识别相关的知识。内容主要包括：监督学习（生成/…
&img src=&/50/v2-f53fb4b959e918bd0ee9c21bd3f1c1c2_b.jpg& data-rawwidth=&2000& data-rawheight=&1000& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2000& data-original=&/50/v2-f53fb4b959e918bd0ee9c21bd3f1c1c2_r.jpg&&&blockquote&机器之心基于 Ahmet Taspinar 的博文使用 TensorFlow 手动搭建卷积神经网络，并提供所有代码和注释的 Jupyter Notebook 文档。我们将不仅描述训练情况，同时还将提供各种背景知识和分析。所有的代码和运行结果都已上传至 Github，机器之心希望通过我们的试验提供精确的代码和运行经验，我们将持续试验这一类高质量的教程和代码。&/blockquote&&p&机器之心项目地址：&a href=&/?target=https%3A///jiqizhixin/ML-Tutorial-Experiment& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&/jiqizhixin/M&/span&&span class=&invisible&&L-Tutorial-Experiment&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&本文的重点是实现，并不会从理论和概念上详细解释深度神经网络、卷积神经网络、最优化方法等基本内容。但是机器之心发过许多详细解释的入门文章或教程，因此，我们希望读者能先了解以下基本概念和理论。当然，本文注重实现，即使对深度学习的基本算法理解不那么深同样还是能实现本文所述的内容。&/p&&p&卷积神经网络：&/p&&ul&&li&&a href=&/?target=http%3A//mp./s%3F__biz%3DMzA3MzI4MjgzMw%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D1%26sn%3D61e9cbc505eb464echksm%3D871b2d54b06ca442bc049e97c97ebd0fbeebdc223bfbfe5%26scene%3D21%23wechat_redirect& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&机器视角：长文揭秘图像处理和卷积神经网络架构&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A//mp./s%3F__biz%3DMzA3MzI4MjgzMw%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D2%26sn%3D3f0b66aa9706aae1a30b0c%26scene%3D21%23wechat_redirect& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&深度 | 从入门到精通：卷积神经网络初学者指南（附论文）&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A//mp./s%3F__biz%3DMzA3MzI4MjgzMw%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D4%26sn%3D8ee14dde0afa60dcbb65b2d%26chksm%3D871b10beb06c99a81efda5a8b623d60d3a7ac22e3efc3%26scene%3D21%23wechat_redirect& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&专栏 | 卷积神经网络简介&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A//mp./s%3F__biz%3DMzA3MzI4MjgzMw%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D1%26sn%3Dc8db23b9dc7d0dc550ad%26chksm%3D871b0c50b06c3f289deb51a5efe71f53223dc37feb7af5bb61ab3%26scene%3D21%23wechat_redirect& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&重磅论文 | 解析深度卷积神经网络的14种设计模式（附下载）&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A//mp./s%3F__biz%3DMzA3MzI4MjgzMw%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D2%26sn%3D3f0b66aa9706aae1a30b0c%26scene%3D21%23wechat_redirect& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&深度 | 从入门到精通：卷积神经网络初学者指南（附论文）&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A//mp./s%3F__biz%3DMzA3MzI4MjgzMw%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D1%26sn%3Da6f1b35f2ca36bb3a69368%26scene%3D21%23wechat_redirect& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&深度 | 卷积神经网络架构详解：它与神经网络有何不同？&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&/ul&&p&TensorFlow 入门：&/p&&ul&&li&&a href=&/?target=http%3A//mp./s%3F__biz%3DMzA3MzI4MjgzMw%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D1%26sn%3Ddef9dcaff01%26chksm%3D871b10beb06c99a8ccb990bb2c6b7bdcf2bed09c838f7ff03escene%3D21%23wechat_redirect& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&入门级解读：小白也能看懂的 TensorFlow 介绍&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A//mp./s%3F__biz%3DMzA3MzI4MjgzMw%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D2%26sn%3D8aac55a04ca9aabd774c8b813ea50494%26chksm%3D871b288cb06ca19a424d929d32fd54e462dc62d3a25fafscene%3D21%23wechat_redirect& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&教程 | 维度、广播操作与可视化：如何高效使用 TensorFlow&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A//mp./s%3F__biz%3DMzA3MzI4MjgzMw%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D2%26sn%3Da5e37e1d653bbcce3920%26chksm%3D871b2fc0b06ca6dc5ae3dfde3fd3bfdbb7b09fb9b%26scene%3D21%23wechat_redirect& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&教程 | TensorFlow 从基础到实战：一步步教你创建交通标志分类神经网络&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A//mp./s%3F__biz%3DMzA3MzI4MjgzMw%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D1%26sn%3D7c9a47a9bf%26chksm%3D871b2dbbb06ca4adafa7d4afeebb251bb3a3888faaeb0dc714bb15%26scene%3D21%23wechat_redirect& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&谷歌开放 GNMT 教程：如何使用 TensorFlow 构建自己的神经机器翻译系统&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&/ul&&p&优化方法：&/p&&ul&&li&&a href=&/?target=http%3A//mp./s%3F__biz%3DMzA3MzI4MjgzMw%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D1%26sn%3Dd3f03fb9a738b%26scene%3D21%23wechat_redirect& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&从浅层模型到深度模型：概览机器学习优化算法&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A//mp./s%3F__biz%3DMzA3MzI4MjgzMw%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D3%26sn%3Db367c08d1aaefscene%3D21%23wechat_redirect& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&教程 | 听说你了解深度学习最常用的学习算法：Adam 优化算法？&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A//mp./s%3F__biz%3DMzA3MzI4MjgzMw%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D3%26sn%3Dd9f671f77be23a148da545%26scene%3D21%23wechat_redirect& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&深度解读最流行的优化算法：梯度下降&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&li&&a href=&/?target=http%3A//mp./s%3F__biz%3DMzA3MzI4MjgzMw%3D%3D%26mid%3D%26idx%3D1%26sn%3D5bd6c07c319c0bc084fa370%26scene%3D21%23wechat_redirect& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&从梯度下降到拟牛顿法：详解训练神经网络的五大学习算法&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&/ul&&p&首先是安装TensorFlow，我们可以直接按照 TensorFlow 官方教程安装。机器之心在 Jupyter Notebook 上运行和测试本文所有代码，但是 TensorFlow 在 Windows 上只支持 Python 3.5x，而我们现在安装的 Anaconda，支持的是 Python 3.6。所以如果需要在 Windows 上用 Jupyter Notebook 加载 TensorFlow，还需要另外一些操作。&/p&&p&TensorFlow 官方安装教程：&a href=&/?target=https%3A//www.tensorflow.org/install/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&tensorflow.org/install/&/span&&span class=&invisible&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&现在假定我们已经安装了最新的 Anaconda 4.4.0，如果希望在 Jupyter notebook 中导入 TensorFlow 需要以下步骤。&/p&&p&在 Anaconda Prompt（CMD 命令行中也行）中键入以下命令以创建名为 tensorflow 的 conda 环境：&/p&&blockquote&conda create -n tensorflow python=3.5 &/blockquote&&p&然后再运行以下命令行激活 conda 环境：&/p&&blockquote&activate tensorflow&/blockquote&&p&运行后会变为「(tensorflow) C:\Users\用户名&」，然后我们就可以继续在该 conda 环境内安装 TensorFlow（本文只使用 CPU 进行训练，所以可以只安装 CPU 版）：&/p&&blockquote&pip&br& install --ignore-installed --upgrade &br&&a href=&/?target=https%3A///tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.3.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&/&/span&&span class=&invisible&&tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.3.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/blockquote&&p&现在已经成功安装了 TensorFlow，但是在 Jupyter Notebook 中并不能导入 TensorFlow，所以我们需要使用命令行在 TensorFlow 环境中安装 Jupyter 和 Ipython：&/p&&blockquote&conda install ipython conda install jupyter &/blockquote&&p&最后，运行以下命令就能完成安装，并在 Jupyter Notebook 中导入 TensorFlow：&/p&&blockquote&ipython kernelspec install-self --user &/blockquote&&p&&br&&/p&&img src=&/v2-fa0dd48cc959ca82a2205_b.png& data-rawwidth=&1138& data-rawheight=&188& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1138& data-original=&/v2-fa0dd48cc959ca82a2205_r.png&&&p&&br&&/p&&h2&TensorFlow 基础&/h2&&p&下面我们首先需要了解TensorFlow 的基本用法，这样我们才能开始构建神经网络。本小节将从张量与图、常数与变量还有占位符等基本概念出发简要介绍 TensorFlow，熟悉 TensorFlow 的读者可以直接阅读下一节。需要进一步了解 TensorFlow 的读者最好可以阅读谷歌TensorFlow 的文档，当然也可以阅读其他中文教程或书籍，例如《TensorFlow：实战 Google &br&深度学习框架》和《TensorFlow 实战》等。&/p&&p&TensorFlow 文档地址：&a href=&/?target=https%3A//www.tensorflow.org/get_started/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&tensorflow.org/get_star&/span&&span class=&invisible&&ted/&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&1.1 张量和图&/p&&p&TensorFlow是一种采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。其中 Tensor 代表传递的数据为张量（多维数组），Flow 代表使用计算图进行运算。数据流图用「结点」（nodes）和「边」（edges）组成的有向图来描述数学运算。「结点」一般用来表示施加的数学操作，但也可以表示数据输入的起点和输出的终点，或者是读取/写入持久变量（persistent variable）的终点。边表示结点之间的输入/输出关系。这些数据边可以传送维度可动态调整的多维数据数组，即张量（tensor）。&/p&&p&&br&&/p&&img src=&/v2-4a67ec83c2aa35a8febb_b.jpg& data-rawwidth=&252& data-rawheight=&448& data-thumbnail=&/v2-4a67ec83c2aa35a8febb_b.jpg& class=&content_image& width=&252&&&p&&br&&/p&&p&下面代码是使用计算图的案例：&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&a = tf.constant(2, tf.int16)
b = tf.constant(4, tf.float32)
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
a = tf.Variable(8, tf.float32)
b = tf.Variable(tf.zeros([2,2], tf.float32))
with tf.Session(graph=graph) as session:
tf.global_variables_initializer().run()
print(session.run(a))
print(session.run(b))
&&& &tf.Variable 'Variable_2:0' shape=() dtype=int32_ref&
&/code&&/pre&&/div&&p&在 Tensorflow 中，所有不同的变量和运算都是储存在计算图。所以在我们构建完模型所需要的图之后，还需要打开一个会话（Session）来运行整个计算图。在会话中，我们可以将所有计算分配到可用的 CPU 和 GPU 资源中。&/p&&p&如下所示代码，我们声明两个常量 a 和 b，并且定义一个加法运算。但它并不会输出计算结果，因为我们只是定义了一张图，而没有运行它：&/p&&ol&&li&a=tf.constant([1,2],name=&a&)&/li&&li&b=tf.constant([2,4],name=&b&)&/li&&li&result = a+b&/li&&li&print(result)&/li&&/ol&&p&#输出：Tensor(&add:0&, shape=(2,), dtype=int32)&br&&/p&&p&下面的代码才会输出计算结果，因为我们需要创建一个会话才能管理 TensorFlow 运行时的所有资源。但计算完毕后需要关闭会话来帮助系统回收资源，不然就会出现资源泄漏的问题。下面提供了使用会话的两种方式：&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&a=tf.constant([1,2,3,4])
b=tf.constant([1,2,3,4])
result=a+b
sess=tf.Session()
print(sess.run(result))
sess.close
#输出 [2 4 6 8]
with tf.Session() as sess:
a=tf.constant([1,2,3,4])
b=tf.constant([1,2,3,4])
result=a+b
print(sess.run(result))
#输出 [2 4 6 8]
&/code&&/pre&&/div&&p&1.2 常量和变量&/p&&p&TensorFlow 中最基本的单位是常量（Constant）、变量（Variable）和占位符（Placeholder）。常量定义后值和维度不可变，变量定义后值可变而维度不可变。在神经网络中，变量一般可作为储存权重和其他信息的矩阵，而常量可作为储存超参数或其他结构信息的变量。下面我们分别定义了常量与变量：&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&a = tf.constant(2, tf.int16)
b = tf.constant(4, tf.float32)
c = tf.constant(8, tf.float32)
d = tf.Variable(2, tf.int16)
e = tf.Variable(4, tf.float32)
f = tf.Variable(8, tf.float32)
g = tf.constant(np.zeros(shape=(2,2), dtype=np.float32))
h = tf.zeros([11], tf.int16)
i = tf.ones([2,2], tf.float32)
j = tf.zeros([], tf.float64)
k = tf.Variable(tf.zeros([2,2], tf.float32))
l = tf.Variable(tf.zeros([5,6,5], tf.float32))
&/code&&/pre&&/div&&p&在上面代码中，我们分别声明了不同的常量（tf.constant()）和变量（tf.Variable()），其中&br& tf.float 和 &a href=&/?target=http%3A//tf.int& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&tf.int&/span&&span class=&invisible&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 分别声明了不同的浮点型和整数型数据。而 tf.ones() 和 tf.zeros() 分别产生全是 &br&1、全是 0 的矩阵。我们注意到常量 g，它的声明结合了 TensorFlow 和 Numpy，这也是可执行的。&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&w1=tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev=1,seed=1))
&/code&&/pre&&/div&&p&以上语句声明一个2 行 3 列的变量矩阵，该变量的值服从标准差为 1 的正态分布，并随机生成。TensorFlow 还有 tf.truncated_normal() 函数，即截断正态分布随机数，它只保留 [mean-2*stddev,mean+2*stddev] 范围内的随机数。&/p&&p&现在，我们可以应用变量来定义神经网络中的权重矩阵和偏置项向量：&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&weights = tf.Variable(tf.truncated_normal([256 * 256, 10]))
biases = tf.Variable(tf.zeros([10]))
print(weights.get_shape().as_list())
print(biases.get_shape().as_list())
&&&[65536, 10]
&/code&&/pre&&/div&&p&1.3 占位符和 feed_dict&/p&&p&我们已经创建了各种形式的常量和变量，但 TensorFlow 同样还支持占位符。占位符并没有初始值，它只会分配必要的内存。在会话中，占位符可以使用 feed_dict 馈送数据。&/p&&p&feed_dict是一个字典，在字典中需要给出每一个用到的占位符的取值。在训练神经网络时需要每次提供一个批量的训练样本，如果每次迭代选取的数据要通过常量表示，那么TensorFlow 的计算图会非常大。因为每增加一个常量，TensorFlow 都会在计算图中增加一个结点。所以说拥有几百万次迭代的神经网络会拥有极其庞大的计算图，而占位符却可以解决这一点，它只会拥有占位符这一个结点。&/p&&p&下面一段代码分别展示了使用常量和占位符进行计算：&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&w1=tf.Variable(tf.random_normal([1,2],stddev=1,seed=1))
#因为需要重复输入x，而每建一个x就会生成一个结点，计算图的效率会低。所以使用占位符
x=tf.placeholder(tf.float32,shape=(1,2))
x1=tf.constant([[0.7,0.9]])
sess=tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
#运行y时将占位符填上，feed_dict为字典，变量名不可变
y_1=sess.run(a,feed_dict={x:[[0.7,0.9]]})
y_2=sess.run(b)
print(y_1)
print(y_2)
sess.close
&/code&&/pre&&/div&&p&其中 y_1 的计算过程使用占位符，而 y_2 的计算过程使用常量。&/p&&p&下面是使用占位符的案例：&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&list_of_points1_ = [[1,2], [3,4], [5,6], [7,8]]
list_of_points2_ = [[15,16], [13,14], [11,12], [9,10]]
list_of_points1 = np.array([np.array(elem).reshape(1,2) for elem in list_of_points1_])
list_of_points2 = np.array([np.array(elem).reshape(1,2) for elem in list_of_points2_])
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
#我们使用 tf.placeholder() 创建占位符 ，在 session.run() 过程中再投递数据
point1 = tf.placeholder(tf.float32, shape=(1, 2))
point2 = tf.placeholder(tf.float32, shape=(1, 2))
def calculate_eucledian_distance(point1, point2):
difference = tf.subtract(point1, point2)
power2 = tf.pow(difference, tf.constant(2.0, shape=(1,2)))
add = tf.reduce_sum(power2)
eucledian_distance = tf.sqrt(add)
return eucledian_distance
dist = calculate_eucledian_distance(point1, point2)
with tf.Session(graph=graph) as session:
tf.global_variables_initializer().run()
for ii in range(len(list_of_points1)):
point1_ = list_of_points1[ii]
point2_ = list_of_points2[ii]
#使用feed_dict将数据投入到[dist]中
feed_dict = {point1 : point1_, point2 : point2_}
distance = session.run([dist], feed_dict=feed_dict)
print(&the distance between {} and {} -& {}&.format(point1_, point2_, distance))
&&& the distance between [[1 2]] and [[15 16]] -& [19.79899]
&&& the distance between [[3 4]] and [[13 14]] -& [14.142136]
&&& the distance between [[5 6]] and [[11 12]] -& [8.485281]
&&& the distance between [[7 8]] and [[ 9 10]] -& [2.8284271]
&/code&&/pre&&/div&&p&Ahmet&br& Taspinar 在第二部分就直接开始构建深度神经网络了，虽然我们在前一章增加了许多代码段以帮助读者了解 TensorFlow 的基本法则，但上面是远远不够的。所以如果我们能先解析一部分神经网络代码，那么将有助于入门读者巩固以上的 TensorFlow 基本知识。下面，我们将先解析一段构建了三层全连接神经网络的代码。&/p&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-text&&&span&&/span&import tensorflow as tf
from numpy.random import RandomState
batch_size=10
w1=tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev=1,seed=1))
w2=tf.Variable(tf.random_normal([3,1],stddev=1,seed=1))
# None 可以根据batch 大小确定维度，在shape的一个维度上使用None
x=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,2))
y=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,1))
#激活函数使用ReLU
a=tf.nn.relu(tf.matmul(x,w1))
yhat=tf.nn.relu(tf.matmul(a,w2))
#定义交叉熵为损失函数，训练过程使用Adam算法最小化交叉熵
cross_entropy=-tf.reduce_mean(y*tf.log(tf.clip_by_value(yhat,1e-10,1.0)))
train_step=tf.train.AdamOptimizer(0.001).minimize(cross_entropy)
rdm=RandomState(1)
data_size=516
#生成两个特征，共data_size个样本
X=rdm.rand(data_size,2)
#定义规则给出样本标签，所有x1+x2&1的样本认为是正样本，其他为负样本。Y，1为正样本
Y = [[int(x1+x2 & 1)] for (x1, x2) in X]
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run(w1))
print(sess.run(w2))
steps=11000
for i in range(steps):
#选定每一个批量读取的首尾位置，确保在1个epoch内采样训练
start = i * batch_size % data_size
end = min(start + batch_size,data_size)
sess.run(train_step,feed_dict={x:X[start:end],y:Y[start:end]})
if i % 1000 == 0:
training_loss= sess.run(cross_entropy,feed_dict={x:X,y:Y})
print(&在迭代 %d 次后，训练损失为 %g&%(i,training_loss))
&/code&&/pre&&/div&&p&上面的代码定义了一个简单的三层全连接网络（输入层、隐藏层和输出层分别为&br& 2、3 和 2 个神经元），隐藏层和输出层的激活函数使用的是 ReLU 函数。该模型训练的样本总数为 512，每次迭代读取的批量为 10。这个简单的全连接网络以交叉熵为损失函数，并使用 Adam 优化算法进行权重更新。&/p&&p&其中需要注意的几个函数如：tf.nn.relu() 代表调用 ReLU 激活函数，tf.matmul() 为矩阵乘法等。tf.clip_by_value(yhat,1e-10,1.0) 这一语句代表的是截断 yhat 的值，因为这一语句是嵌套在 tf.log() 函数内的，所以我们需要确保 yhat 的取值不会导致对数无穷大。&/p&&p&tf.train.AdamOptimizer(learning_rate)