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python数据挖掘需要学的内容

发布时期:2019-6-25 00:55
阅读:461 回复:0

  1、Pandas库的操作  Panda是数据分析特别重要的一个库,我们要掌握以下三点:  · pandas 分组计算;  · pandas 索引与多重索引;  索引比较难,但是却是非常重要的  · pandas 多表操作与数据透视表  ...

  1、Pandas库的操作

  Panda是数据分析特别重要的一个库,我们要掌握以下三点:

  · pandas 分组计算;

  · pandas 索引与多重索引;

  索引比较难,但是却是非常重要的

  · pandas 多表操作与数据透视表

  2、numpy数值计算

  numpy数据计算主要应用是在数据挖掘,对于以后的机器学习,深度学习,这也是一个必须掌握的库,我们要掌握以下内容:

  · Numpy array理解;

  · 数组索引操作;

  · 数组计算;

  · Broadcasting(线性代数里面的知识)

  3、数据可视化-matplotlib与seaborn

  · Matplotib语法

  python最基本的可视化工具就是matplotlib。咋一看Matplotlib与matlib有点像,要搞清楚二者的关系是什么,这样学习起来才会比较轻松。

  · seaborn的使用

  seaborn是一个非常漂亮的可视化工具。

  · pandas绘图功能

  前面说过pandas是做数据分析的,但它也提供了一些绘图的API。

  4、数据挖掘入门

  这部分是最难也是最有意思的一部分,要掌握以下几个部分:

  · 机器学习的定义

  在这里跟数据挖掘先不做区别

  · 代价函数的定义

  · Train/Test/Validate

  · Overfitting的定义与避免方法

  5、数据挖掘算法

  数据挖掘发展到现在,算法已经非常多,下面只需掌握最简单的,最核心的,最常用的算法:

  · 最小二乘算法;

  · 梯度下降;

  · 向量化;

  · 极大似然估计;

  · Logistic Regression;

  · Decision Tree;

  · RandomForesr;

  · XGBoost;

  6、数据挖掘实战

  通过机器学习里面最着名的库scikit-learn来进行模型的理解。

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(未知职业)-本文作者
这个人很懒,什么也没有留下。
461 0 2019-6-25 00:55
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