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在 2012 年的 ILSVRC 比赛中 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 使用深度卷积神经网络模型 AlexNet 以显著的优势赢得了比赛，top-5 的错误率降低至了 16.4% ，相比第二名的成绩 26.2% 错误率有了巨大的提升。

作为机器学习最重要的一个分支，深度学习近年来发展迅猛，在国内外都引起了广泛的关注。然而深度学习的火热也不是一时兴起的，而是经历了一段漫长的发展史。接下来我们了解一下深度学习的发展历程。

大家往往会选择一本数据科学相关书籍或者完成一门在线课程来学习和掌握机器学习。但是，实际情况往往是，学完之后反而并不清楚这些技术怎样才能被用在实际的项目流程中。就像你的脑海中已经有了一块块”拼图“（机器学习技术），你却不知道如何讲他们拼起来应用在实际的项目中。如果你也遇见过同样的问题，那么这篇文章应该是你想要的。本系列文章将介绍一个针对真实世界实际数据集的完整机器学习解决方案，让你了解所有部分如何结合在一起。

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我们本篇文章讲的数据可视化是面向开发人员的，是利用python中一些可视化库如：matplotlib或是seaborn通过对数据可视化，来分析数据表格中各维度间的关系或是数据分布的特性，从而有助于我们更好的理解数据，帮助我们进行下一步数据分析或是为数据建模提供方向。本篇文章的方法并非是面向用户做数据展示或面向企业做数据可视化，这种情况下大家可以尝试使用Echarts或Tableau等数据展示工具。本文将分为matplotlib可视化和seaborn可视化两个部分。

本期将针对机器学习的新朋友，为大家讲解解决机器学习问题的一般思路：很多博客、教程中都对机器学习、深度学习的具体方法有很详细的讲解，但却很少有人对机器学习问题的流程进行总结，而了解解决机器学习问题的一般流程对于新手而言还是非常必要的，所以本文是非常适合机器学习入门者的一篇文章，它会让你对机器学习的整个流程有很好的理解。

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当涉及到假设检验时，贝叶斯方法可以取代经典的统计方法。这里将使用web分析的具体案例来演示我们的演示。贝叶斯方法在经典统计中的重要性在此链接。

TensorFlow是谷歌2015年开源的通用高性能计算库。最初主要是为构建神经网络(NNs)提供高性能的API。然而，随着时间的推移和机器学习(ML)社区的兴起，TensorFlow已经发展为一个完整的机器学习生态系统。

Python被广泛认为是数据科学中最好、最有效的语言。近年来我遇到的大多数调查都将Python列为这个领域的领导者。