Python 데이터 마이닝에 대해 무엇을 배워야 합니까?

실용적인 문제를 해결할 수 있는 한, 데이터 마이닝을 배우기 위해 어떤 도구를 사용하는지는 중요하지 않습니다. 여기서는 Python이 첫 번째 선택입니다.

Python을 마스터하려면 어떤 지식이 필요합니까?(추천 학습: Python 비디오 튜토리얼# 🎜🎜 #)

1. Pandas 라이브러리 운영

Panda는 특히 데이터 분석에 중요한 라이브러리입니다. 다음 세 가지 사항을 숙지하세요:

· pandas 그룹 계산 🎜🎜#

· pandas 다중 테이블 작업 및 피벗 테이블

2, numpy 수치계산

numpy 데이터계산의 주요 활용법 데이터 마이닝에 있습니다. 앞으로의 머신러닝과 딥러닝을 위해 꼭 숙지해야 할 라이브러리이기도 합니다. :

· Numpy 배열 이해

· 배열 인덱스 연산

·matplotlib 및 seaborn

· Matplotib 구문

Python의 가장 기본적인 시각화 도구는 matplotlib입니다. 언뜻보기에 Matplotlib과 matlib는 약간 비슷해 보입니다. 둘 사이의 관계를 이해해야 더 쉽게 배울 수 있습니다.

· seaborn

seaborn의 사용은 매우 아름다운 시각화 도구입니다.

·pandas 그리기 기능앞서 언급했듯이 pandas는 데이터 분석에 사용되지만 일부 그리기 API도 제공합니다.

4. 데이터 마이닝 소개

이 부분이 가장 어렵고 흥미로운 부분입니다. #🎜 🎜 #

·머신러닝의 정의

여기에서는 데이터마이닝과 차이가 없습니다

·비용 함수의 정의

# 🎜🎜#·훈련/테스트/검증

·과적합의 정의 및 회피 방법

5. 데이터 마이닝 알고리즘

데이터 마이닝 지금까지 많은 알고리즘이 있습니다. 아래에서는 가장 단순하고 가장 핵심적이며 가장 일반적으로 사용되는 알고리즘만 익히면 됩니다.

· 최소 제곱 알고리즘

# 🎜🎜#· 경사 감소;

· 벡터화;

· 최대 우도 추정;

· RandomForesr;

# 🎜🎜#· 머신러닝 분야에서 가장 유명한 라이브러리인 scikit-learn을 사용하여 모델을 이해해 보세요.

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