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  • 學習數據挖掘需要學python那些內容

    1、Pandas庫的操作


    Panda是數據分析特別重要的一個庫,我們要掌握以下三點:


    · pandas 分組計算;


    · pandas 索引與多重索引;


    索引比較難,但是卻是非常重要的


    · pandas 多表操作與數據透視表


    2、numpy數值計算


    numpy數據計算主要應用是在數據挖掘,對于以后的機器學習,深度學習,這也是一個必須掌握的庫,我們要掌握以下內容:


    · Numpy array理解;


    · 數組索引操作;


    · 數組計算;


    · Broadcasting(線性代數里面的知識)


    3、數據可視化-matplotlib與seaborn


    · Matplotib語法


    python最基本的可視化工具就是matplotlib。咋一看Matplotlib與matlib有點像,要搞清楚二者的關系是什么,這樣學習起來才會比較輕松。


    · seaborn的使用


    seaborn是一個非常漂亮的可視化工具。


    · pandas繪圖功能


    前面說過pandas是做數據分析的,但它也提供了一些繪圖的API。


    4、數據挖掘入門


    這部分是最難也是最有意思的一部分,要掌握以下幾個部分:


    · 機器學習的定義


    在這里跟數據挖掘先不做區別


    · 代價函數的定義


    · Train/Test/Validate


    · Overfitting的定義與避免方法


    5、數據挖掘算法


    數據挖掘發展到現在,算法已經非常多,下面只需掌握最簡單的,最核心的,最常用的算法:


    · 最小二乘算法;


    · 梯度下降;


    · 向量化;


    · 極大似然估計;


    · Logistic Regression;


    · Decision Tree;


    · RandomForesr;


    · XGBoost;


    6、數據挖掘實戰


    通過機器學習里面最著名的庫scikit-learn來進行模型的理解。


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