python資料探勘需要學什麼

只要能解決實際問題，用什麼工具來學習資料探勘都是無所謂，這裡首推Python。

需要掌握Python中的哪些知識?（推薦學習：Python影片教學）

1、Pandas函式庫的操作

Panda是資料分析特別重要的一個函式庫，我們要掌握以下三點：

· pandas 分組運算;

· pandas 索引與多重索引;

索引比較難，但是卻是非常重要的

· pandas 多表運算與資料透視表

2、numpy數值計算

numpy資料計算主要應用是在資料探勘，對於以後的機器學習，深度學習，這也是一個必須掌握的函式庫，我們要掌握以下內容：

· Numpy array理解；

· 數組索引操作；

#· 數組計算；

· Broadcasting(線性代數裡面的知識)

3、資料視覺化-matplotlib與seaborn

· Matplotib語法

python最基本的視覺化工具就是matplotlib。咋一看Matplotlib與matlib有點像，要搞清楚二者的關係是什麼，這樣學習起來才會比較輕鬆。

· seaborn的使用

seaborn是一個非常漂亮的視覺化工具。

· pandas繪圖功能

前面說過pandas是做資料分析的，但它也提供了一些繪圖的API。

4、資料探勘入門

這部分是最難也是最有趣的一部分，要掌握以下幾個部分：

· 機器學習的定義

在這裡跟資料探勘先不做差別

· 代價函數的定義

· Train/Test/Validate

· Overfitting的定義與避免方法

5、資料探勘演算法

資料探勘發展到現在，演算法已經非常多，以下只需掌握最簡單的，最核心的，最常用的演算法：

· 最小平方法演算法；

· 梯度下降；

· 向量化；

· 極大似然估計；

· Logistic Regression;

##· Decision Tree;

#· RandomForesr;

##· XGBoost；

6、資料探勘實戰

透過機器學習裡面最著名的函式庫scikit-learn來進行模型的理解。

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