来源:南通科迅教育
时间:2019/11/28 11:16:20
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如何利用Python学习大数据挖掘
只要能解决实际问题,用什么工具来学习数据挖掘都是无所谓,这里首推Python。那该如何利用Python来学习数据挖掘?需要掌握Python中的哪些知识?
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:
Numpyarray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基本的可视化工具就是matplotlib。乍一看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
这部分是难也是有意思的一部分,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,下面只需掌握简单的,核心的,常用的算法:
小二乘算法;
梯度下降;
向量化;
极大似然估计;
LogisticRegression;
DecisionTree;
RandomForesr;
XGBoost;
6、数据挖掘实战
通过机器学习里面着名的库scikit-learn来进行模型的理解。
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