python数据挖掘需要学的内容

 更新时间:2019年06月23日 15:38:27   投稿:laozhang   我要评论

在本篇文章中我们给大家整理了关于python数据挖掘需要学什么的知识点指南,有兴趣的朋友们跟着参考下。

1、Pandas库的操作

Panda是数据分析特别重要的一个库,我们要掌握以下三点:

· pandas 分组计算;

· pandas 索引与多重索引;

索引比较难,但是却是非常重要的

· pandas 多表操作与数据透视表

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 array理解;

· 数组索引操作;

· 数组计算;

· Broadcasting(线性代数里面的知识)

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。

· pandas绘图功能

前面说过pandas是做数据分析的,但它也提供了一些绘图的API。

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

· Train/Test/Validate

· Overfitting的定义与避免方法

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;

· Logistic Regression;

· Decision Tree;

· RandomForesr;

· XGBoost;

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。

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