这篇文章给大家分享的是有关python数据挖掘需要学的内容有哪些的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。
<强> 1,熊猫库的操作
熊猫是数据分析特别重要的一个库,我们要掌握以下三点:
·熊猫分组计算,
熊猫·索引与多重索引;
索引比较难,但是却是非常重要的
·熊猫多表操作与数据透视表
<强> 2,numpy数值计算
numpy数据计算主要应用是在数据挖掘,对于以后的机器学习,深度学习,这也是一个必须掌握的库,我们要掌握以下内容:
·numpy数组理解;
·数组索引操作,
·数组计算,
·广播(线性代数里面的知识)
<强> 3,数据可视化-matplotlib与seaborn
·Matplotib语法
python最基本的可视化工具就是matplotlib。咋一看matplotlib与matlib有点像,要搞清楚二者的关系是什么,这样学习起来才会比较轻松。
·seaborn的使用
seaborn是一个非常漂亮的可视化工具。
·熊猫绘图功能
前面说过熊猫是做数据分析的,但它也提供了一些绘图的API。
<强> 4,数据挖掘入门
这部分是最难也是最有意思的一部分,要掌握以下几个部分:
·机器学习的定义
在这里跟数据挖掘先不做区别
·代价函数的定义
·培训/测试/验证
·过度拟合的定义与避免方法
<强> 5,数据挖掘算法
数据挖掘发展到现在,算法已经非常多,下面只需掌握最简单的,最核心的,最常用的算法:
·最小二乘算法;
·梯度下降,
·向量化;
·极大似然估计;
·逻辑回归;
·决策树;
·RandomForesr;
·XGBoost;
<强> 6,数据挖掘实战
通过机器学习里面最着名的库scikit-learn来进行模型的理解。
感谢各位的阅读!关于“python数据挖掘需要学的内容有哪些”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,让大家可以学到更多知识,如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到吧!
