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Was müssen Sie über Python Data Mining lernen?

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2019-06-22 15:02:032899Durchsuche

Solange es praktische Probleme lösen kann, spielt es keine Rolle, welches Tool Sie zum Erlernen von Data Mining verwenden. Python ist hier die erste Wahl.

Was müssen Sie über Python Data Mining lernen?

Welche Kenntnisse in Python müssen Sie beherrschen? (Empfohlenes Lernen: Python-Video-Tutorial)

1. Betrieb der Pandas-Bibliothek

Panda ist eine besonders wichtige Bibliothek für die Datenanalyse. Wir müssen die folgenden drei Punkte beherrschen:

· Pandas-Gruppe Berechnung;

· Pandas-Index und Mehrfachindex;

Index ist schwierig, aber sehr wichtig

· Pandas-Multitabellenbetrieb und Pivot-Tabelle

2. Numpy-Datenberechnung

Die Hauptanwendung der Numpy-Datenberechnung ist das Data Mining. Dies ist auch eine Bibliothek, die wir beherrschen müssen Beherrschen Sie die folgenden Inhalte:

· Numpy-Array-Verständnis; )

3. Datenvisualisierung – Matplotlib und Seaborn

· Matplotib-Syntax

Pythons grundlegendstes Visualisierungstool ist Matplotlib. Auf den ersten Blick sehen Matplotlib und Matlib etwas ähnlich aus. Sie müssen die Beziehung zwischen den beiden verstehen, damit es einfacher zu lernen ist. ·Seaborn verwenden

Seaborn ist ein sehr schönes Visualisierungstool.

· Pandas-Zeichenfunktion

Wie bereits erwähnt, wird Pandas für die Datenanalyse verwendet, stellt aber auch einige Zeichen-APIs bereit.

4. Einführung in das Data Mining

Dieser Teil ist der schwierigste und interessanteste Teil:

· Maschine Lernen Die Definition von unterscheidet sich hier nicht vom Data Mining

· Die Definition der Kostenfunktion

· Trainieren/Testen/Validieren

· Die Definition von Überanpassungs- und Vermeidungsmethoden

5. Data-Mining-Algorithmen

Mit der Entwicklung des Data-Mining gibt es bereits viele Algorithmen. Im Folgenden müssen Sie nur die einfachsten beherrschen. Die wichtigsten und wichtigsten Algorithmen:

· Algorithmus der kleinsten Quadrate; Schätzung; · Logistische Regression

· RandomForesr;

Verwendung scikit-learn, die bekannteste Bibliothek für maschinelles Lernen, um das Modell zu verstehen.

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