Python机器学习资源菜单，再也不用为选库找工具发愁了，GitHub选择列表都有。使用Python从事机器学习和数据科学需要大量的相关资料，各种库和工具都是常用的、经常搜索的、经常搜索的内容。最近，维也纳的数据科学家FlorianRohrer将此类相关资料整理成Python机器学习工具合集，大家可以相应地更新自己的收藏夹。40多个类别项目的整个列表包含40多个类别的内容：核心工具、Pandas和Jupyter、文本提取、大数据、统计、特征提取、可视化、地理工具、推荐系统、决策树、NLP、CV、神经网络、GPU、聚类、机器学习可解释性、强化学习……到底有哪些？比如核心的一些工具：pandas、scikit-learn等常用的库都有，直接链接到他们的GitHub或者官网页面。再比如可视化部分：包括可以生成3D效果图的physt：制作各种统计图表的Yellowbrick：这个连PPT都非常有用！资源列表大合集此外，项目贡献者还在GitHub上安利了几个不错的资源列表：大部分都是几十万star的资源列表，也有不少经典内容上万star，比如awesome-machine-learning：有各种语言项目，真的很牛逼。常用代码***，还有一个“常用Google搜索内容”部分。可能对大家有用的代码：传送门***，送资源传送门：https://github.com/r0f1/datascience
