了解python數(shù)據(jù)挖掘要掌握什么技術(shù)?這個(gè)問題可能是我們?nèi)粘W(xué)習(xí)或工作經(jīng)常見到的。希望通過這個(gè)問題能讓你收獲頗深。下面是小編給大家?guī)淼膮⒖純?nèi)容,讓我們一起來看看吧!
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。