python數(shù)據(jù)挖掘需要學(xué)的內(nèi)容
1、Pandas庫(kù)的操作
Panda是數(shù)據(jù)分析特別重要的一個(gè)庫(kù)，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(kù)，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(xiàn)性代數(shù)里面的知識(shí))
3、數(shù)據(jù)可視化-matplotlib與seaborn
· Matplotib語(yǔ)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(lái)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(shuō)過(guò)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(mén)
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(jiǎn)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(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)里面最著名的庫(kù)scikit-learn來(lái)進(jìn)行模型的理解。
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