[學習資源] 莫煩 Python：Python 與 機器學習的免費影音教學網站（簡中）
網站總網址： https://is.gd/yknI1f
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大家好！前幾天分享了我製作的「機器學習」課程的第一章講義，有一些朋友詢問，有沒有值得推薦的機器學習網站？最好還是中文、免費的？
哈哈～雖然大家提出的要求，有時候會讓我去扶額頭上的三條線，不過我還是很努力地幫各位找到一個包含「Python」、「機器學習」的影音教學網站。而且還是講中文、免費的！那就是「莫煩 Python」這個網站。
這個網站的總網址，我已經提供在最上面了（ https://is.gd/yknI1f ）。底下我會講一大堆網址，不過都可以從上述總網址存取得到。我提供一堆網址的原因，就只是帶大家逛一圈這個網站而已。
首先，作為程式開發的作業系統，Linux 是最棒的了！不僅完全免費，而且資源豐富。一些軟體，只要打開命令列視窗，輸入「sudo apt-get install 軟體名稱」，不一會兒，它就裝好了。連「下一步、下一步...」都不用按！可惜很多朋友聽到要用命令列視窗，就退三步不想用。太可惜了！莫煩 Python 這個網站幫大家準備了 Linux 的簡易教學課程。全程都有影片，講中文。各位可以參考這裡：
https://is.gd/HVYpqM
再來，很多人都想學習原始碼版本控管軟體 Git，這邊也有完整的影音教學：
https://is.gd/V40jlO
接下來就是 Python 這個語言的學習了。這個網站也提供了「基礎」、「多工」、「視窗程式設計」三個主題的 Python 語法教學。算得上是相當全面的學習資源了：
https://is.gd/X7T8E9
其次，想學機器學習，一定得有訓練機器學習模型的資料，以及熟練機器學習三大函式庫：NumPy、Pandas、Matplotlib。所以，底下這個網頁，會完整幫您打好機器學習的基礎知識：
https://is.gd/7IWHLL
最後，就是大家想學的機器學習。網址在這裡：
https://is.gd/bitBnm
不過它排列的順序有點亂。我會推薦大家用以下的順序來學：
1. 機器學習通用：SciKit-Learn （ https://is.gd/0OEfaQ ）
2. 有趣的機器學習 （ https://is.gd/Betq11 ）
3. 強化學習 Reinforcement Learning （ https://is.gd/SgBW9v ）
4. 從頭開始實踐機器學習 （ https://is.gd/PTqX7p ）
5. 神經網絡：TensorFlow（ https://is.gd/tjKAph ）
6. 神經網絡：PyTorch（ https://is.gd/TS3Yvb ）
7. 神經網絡：Theano（ https://is.gd/By7QiB ）
8. 神經網絡：Keras（ https://is.gd/bsGYaW ）
最後，幫大家整理一下，我認為這個網站最佳的學習順序：
Part 1. 程式設計工具
1. Linux 作業系統： https://is.gd/HVYpqM
2. Git 原始碼版本控管工具： https://is.gd/V40jlO
Part 2. Python 語言
1. 基礎語法： https://is.gd/DqjjVr
2. 多工（Multi-threading）： https://is.gd/LoBUm1
3. 多工（Multi-Processing）： https://is.gd/Gr8fKf
4. 圖形使用者介面（GUI）程式設計--使用 tkinter： https://is.gd/06oUHz
Part 3. 資料收集＆處理
1. NumPy & Pandas： https://is.gd/sToqS9
2. MatPlotLib： https://is.gd/ZWUw0T
3. 網路爬蟲： https://is.gd/Zf6uPv
Part 4. 機器學習
1. 機器學習通用：SciKit-Learn： https://is.gd/0OEfaQ
2. 有趣的機器學習： https://is.gd/Betq11
3. 強化學習 Reinforcement Learning： https://is.gd/SgBW9v
4. 從頭開始實踐機器學習： https://is.gd/PTqX7p
5. 神經網絡：TensorFlow： https://is.gd/tjKAph
6. 神經網絡：PyTorch： https://is.gd/TS3Yvb
7. 神經網絡：Theano： https://is.gd/By7QiB
8. 神經網絡：Keras： https://is.gd/bsGYaW
另外，可以考慮我在 YOTTA 平台開設的 Python 線上學習課程。一門課程，除了 Python 基礎語法外，還包含「計算機概論」、「Git & GitHub」等主題。目前獲得 15 位同學評價，一律評等為 5 星！希望大家喜歡！課程首頁在此：
https://is.gd/nF4yBi
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numpy語法 在 看板Python - [問題] Numpy到底該怎麼玩? - 批踢踢實業坊 的必吃
我因為需要處理一些大量的數字
所以想用numpy來進行進算
可是numpy某種程度來說像天書一樣 囧
就拿它的切片來說好了
語法就非常地奇怪= =|
a[1,...,3]
a[3,:]
a[:,3]
總讓人懷疑為什麼這種奇怪的語法居然可以通過= =
我知道它是省略()
所以 a[3,:] 其實是a[(3,):]
這我還能理解...
但像這個就...
a[:,3] 如果寫成a[:(,3)]是語法錯誤
所以那莫名奇妙的語法到底哪裡合法我看不太出來 orz
那...的語法一樣讓人覺得莫名奇妙
撇開莫名奇妙的語法吐曹= =
請問 numpy到底該怎麼玩?
舉個例子，我有一連串的點，這些點構成一條線
像我想取得線段的所有vector，這點還不難，我是這樣寫
def toVector(points):
"""Convert points into vectors
let p1, p2, p3, ..., pn = points
the result will be
(p2-p1, p3-p2, ..., pn - pn-1)
@param points: points of line string to convert
@return: list of vector
"""
a = np.array(points)[:-1]
b = np.array(points)[1:]
return b - a
可是比較頭痛的部份就來了，像我想計算前後vector之間的inner product
像這個該怎麼算，我就弄不清楚
我有翻他的文件
https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.dot.html
可是他的文件寫得一樣很天書
dot(a, b)[i,j,k,m] = sum(a[i,j,:] * b[k,:,m])
前面的參數ijkm又是怎麼回事 囧???
我整個弄得一頭霧水
所以想請問一下，這鬼東西到底怎麼入門 orz...
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