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成都創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站制作重慶分公司

python數(shù)據(jù)挖掘要掌握什么技術(shù)

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創(chuàng)新互聯(lián)服務(wù)項(xiàng)目包括高臺(tái)網(wǎng)站建設(shè)、高臺(tái)網(wǎng)站制作、高臺(tái)網(wǎng)頁制作以及高臺(tái)網(wǎng)絡(luò)營銷策劃等。多年來,我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè),利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、深度合作伙伴關(guān)系等,向廣大中小型企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案,高臺(tái)網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會(huì)效益與經(jīng)濟(jì)效益。目前,我們服務(wù)的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到高臺(tái)省份的部分城市,未來相信會(huì)繼續(xù)擴(kuò)大服務(wù)區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任!

需要掌握Python中的哪些知識(shí)?

1、Pandas庫的操作

Panda是數(shù)據(jù)分析特別重要的一個(gè)庫,我們要掌握以下三點(diǎn):

· pandas 分組計(jì)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(shù)據(jù)透視表

2、numpy數(shù)值計(jì)算

numpy數(shù)據(jù)計(jì)算主要應(yīng)用是在數(shù)據(jù)挖掘,對(duì)于以后的機(jī)器學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí),這也是一個(gè)必須掌握的庫,我們要掌握以下內(nèi)容:

· Numpy array理解;

· 數(shù)組索引操作;

· 數(shù)組計(jì)算;

· Broadcasting(線性代數(shù)里面的知識(shí))

3、數(shù)據(jù)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(diǎn)像,要搞清楚二者的關(guān)系是什么,這樣學(xué)習(xí)起來才會(huì)比較輕松。

· seaborn的使用

seaborn是一個(gè)非常漂亮的可視化工具。

· pandas繪圖功能

前面說過pandas是做數(shù)據(jù)分析的,但它也提供了一些繪圖的API。

4、數(shù)據(jù)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(gè)部分:

· 機(jī)器學(xué)習(xí)的定義

在這里跟數(shù)據(jù)挖掘先不做區(qū)別

· 代價(jià)函數(shù)的定義

· Train/Test/Validate

· Overfitting的定義與避免方法

5、數(shù)據(jù)挖掘算法

數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展到現(xiàn)在,算法已經(jīng)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(jì);

· Logistic Regression;

· Decision Tree;

· RandomForesr;

· XGBoost;

6、數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)

通過機(jī)器學(xué)習(xí)里面最著名的庫scikit-learn來進(jìn)行模型的理解。

感謝各位的閱讀!看完上述內(nèi)容,你們對(duì)python數(shù)據(jù)挖掘要掌握什么技術(shù)大概了解了嗎?希望文章內(nèi)容對(duì)大家有所幫助。如果想了解更多相關(guān)文章內(nèi)容,歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。


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