最近完成了Coursera上两门课的学习：Introduction to data science with python和Applied machine learning in Pyhon。这两门课属于技的范畴，主要介绍了Python有关机器学习的库：sklearn和pandas。通过课程的学习，了解了这两个库的概要以及内部工作逻辑。其中，sklearn不同的机器学习方法的工作逻辑很相规整，用起来比较方便；而pandas作为sklearn的数据容器，其工作逻辑与数据本身的的特性强烈相关。这两门课的编程作业设计地十分棒，具有一定难度，可以充分磨练技术。里面有一些数据直接来源于维基百科的文本，需要做大量的数据清洗工作才能得到比较规整的数据，推荐给需要学习这两门的同学。
Introduction to data science in python 简要总结
这门课主要讲解了pandas库的使用。第一周课程简要介绍了Python，第二周介绍了Pandas的基本使用，第三种介绍了Pandas的高级使用，第四周介绍了概率相关知识以及t检验。主要知识点有：
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Pandas主要提供两种数据结构，1D的Series和2D的DataFrame。二者在API上有很多相似的地方。使用.loc[行标签:, 列标签]来进行标签索引，使用iloc[行号 , 列号]进行普通的索引，可以使用bool索引。 - pd.merge()
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DataFrame.groupby(分组列标签)[列标签列表].agg({列标签：处理函数})，这种Pipeline真地非常方便 - 从一个DataFrame中去掉另一个DataFrame（From
StackOverflow)
pd.concat([df1, df2, df2]).drop_duplicates(keep=False)# 仅对少量数据适用
- 对每三列求平均然后组合成新的DF(From
StackOverflow)
pd.concat([df.ix[:,i:i+3].mean(axis=1) for i in range(0,len(df.columns),3)], axis=1)
scipy.stats.ttest_ind()
Appiled to machine learning with python 简要总结
课程主要介绍了监督学习的常见方法的大致原理和sklearn接口，从KNN入手，到linear models(linear regression,lasso,ridge,logistic)，再到SVM,决策树,Bayes, Random Forests, GBDT, 最后讲了简单的NN。最后将非监督学习的内容作为选听，主要分为变换和聚类，变换主要讲了PCA, MDS, t-SNE,聚类主要就是k-means, Agglomerative Clustering和DBSCAN。主要知识点如下：
- train_test_split()
- fit(), predict()
- GridSearchCV()
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通过核方法将将线性不可分转换为线性可分(数据的维度提升）
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