Python 数据挖掘 工具包整理
连接器与io
数据库
| 类别 | Python | R |
|---|---|---|
| MySQL | mysql-connector-python(官方) | RMySQL |
| Oracle | cx_Oracle | ROracle |
| MongoDB | pymongo | RMongo, rmongodb |
| ODBC | pyodbc | RODBC |
IO类
| 类别 | Python | R |
|---|---|---|
| excel | xlsxWriter, pandas.(from/to)_excel, openpyxl | openxlsx::read.xlsx(2), xlsx::read.xlsx(2) |
| csv | csv.writer | read.csv(2), read.table |
| json | json | jsonlite |
| 图片 | PIL | jpeg, png, tiff, bmp |
统计类
描述性统计
| 类别 | Python | R |
|---|---|---|
| 描述性统计汇总 | scipy.stats.descirbe | summary |
| 均值 | scipy.stats.gmean(几何平均数), scipy.stats.hmean(调和平均数), numpy.mean, numpy.nanmean, pandas.Series.mean | mean |
| 中位数 | numpy.median, numpy.nanmediam, pandas.Series.median | median |
| 众数 | scipy.stats.mode, pandas.Series.mode | 未知 |
| 分位数 | numpy.percentile, numpy.nanpercentile, pandas.Series.quantile | quantile |
| 标准差 | scipy.stats.std, scipy.stats.nanstd, numpy.std, pandas.Series.std | sd |
| 方差 | numpy.var, pandas.Series.var | var |
| 变异系数 | scipy.stats.variation | 未知 |
| 协方差 | numpy.cov, pandas.Series.cov | cov |
| (Pearson)相关系数 | scipy.stats.pearsonr, numpy.corrcoef, pandas.Series.corr | cor |
| 峰度 | scipy.stats.kurtosis, pandas.Series.kurt | e1071::kurtosis |
| 偏度 | scipy.stats.skew, pandas.Series.skew | e1071::skewness |
| 直方图 | numpy.histogram, numpy.histogram2d, numpy.histogramdd | 未知 |
回归
| 类别 | Python | R |
|---|---|---|
| 普通最小二乘法回归(ols) | statsmodels.ols, sklearn.linear_model.LinearRegression | lm, |
| 广义线性回归(gls) | statsmodels.gls | nlme::gls, MASS::gls |
假设检验
| 类别 | Python | R |
|---|---|---|
| t检验 | statsmodels.stats.ttest_ind, statsmodels.stats.ttost_ind, statsmodels.stats.ttost.paired; scipy.stats.ttest_1samp, scipy.stats.ttest_ind, scipy.stats.ttest_ind_from_stats, scipy.stats.ttest_rel | t.test |
| Pearson相关系数检验 | scipy.stats.pearsonr | cor.test |
时间序列
| 类别 | Python | R |
|---|---|---|
| AR | statsmodels.ar_model.AR | ar |
| ARIMA | statsmodels.arima_model.arima | arima |
| VAR | statsmodels.var_model.var | 未知 |
SVM(支持向量机)
| 类别 | Python | R |
|---|---|---|
| 支持向量分类器(SVC) | sklearn.svm.SVC | e1071::svm |
| 非支持向量分类器(nonSVC) | sklearn.svm.NuSVC | 未知 |
| 线性支持向量分类器(Lenear SVC) | sklearn.svm.LinearSVC | 未知 |
基于临近
| 类别 | Python | R |
|---|---|---|
| k-临近分类器 | sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier | 未知 |
| 半径临近分类器 | sklearn.neighbors.RadiusNeighborsClassifier | 未知 |
| 临近重心分类器(Nearest Centroid Classifier) | sklearn.neighbors.NearestCentroid | 未知 |
贝叶斯
| 类别 | Python | R |
|---|---|---|
| 朴素贝叶斯 | sklearn.naive_bayes.GaussianNB | e1071::naiveBayes |
| 多维贝叶斯(Multinomial Naive Bayes) | sklearn.naive_bayes.MultinomialNB | 未知 |
| 伯努利贝叶斯(Bernoulli Naive Bayes) | sklearn.naive_bayes.BernoulliNB | 未知 |
决策树
| 类别 | Python | R |
|---|---|---|
| 决策树分类器 | sklearn.tree.DecisionTreeClassifier | tree::tree, party::ctree |
| 决策树回归器 | sklearn.tree.DecisionTreeRegressor | tree::tree, party::tree |
| 随机森林分类器 | sklearn.ensemble.RandomForestClassifier | randomForest::randomForest, party::cforest |
| 随机森林回归器 | sklearn.ensemble.RandomForestRegressor | randomForest::randomForest, party::cforest |
聚类
| 类别 | Python | R |
|---|---|---|
| kmeans | scipy.cluster.kmeans.kmeans | kmeans::kmeans |
| 分层聚类 | scipy.cluster.hierarchy.fcluster | (stats::)hclust |
关联规则
| 类别 | Python | R |
|---|---|---|
| apriori算法 | apriori(可靠性未知,不支持py3), PyFIM(可靠性未知,不可用pip安装) | arules::apriori |
| FP-Growth算法 | fp-growth(可靠性未知,不支持py3), PyFIM(可靠性未知,不可用pip安装) | 未知 |
神经网络
| 类别 | Python | R |
|---|---|---|
| 神经网络 | neurolab.net, keras.* | nnet::nnet, nueralnet::nueralnet |
| 深度学习 | keras.* | 不可靠包居多以及未知 |
文本基本操作
|
类别 |
Python | R |
|---|---|---|
| tokenize | nltk.tokenize(英), jieba.tokenize(中) | tau::tokenize |
| stem | nltk.stem | RTextTools::wordStem, SnowballC::wordStem |
| stopwords | stop_words.get_stop_words | tm::stopwords, qdap::stopwords |
| 中文分词 | jieba.cut, smallseg, Yaha, finalseg, genius | jiebaR |
| TFIDF | gensim.models.TfidfModel | 未知 |
Python 数据挖掘 工具包整理的更多相关文章
- python数据挖掘领域工具包
原文:http://qxde01.blog.163.com/blog/static/67335744201368101922991/ Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Sc ...
- 花了三个月终于把所有的 Python 库全部整理了!可以说很全面了
库名称简介 Chardet字符编码探测器,可以自动检测文本.网页.xml的编码. colorama主要用来给文本添加各种颜色,并且非常简单易用. Prettytable主要用于在终端或浏览器端构建格式 ...
- Python全部库整理
库名称简介 Chardet字符编码探测器,可以自动检测文本.网页.xml的编码. colorama主要用来给文本添加各种颜色,并且非常简单易用. Prettytable主要用于在终端或浏览器端构建格式 ...
- [转载]花了半个月,终于把Python库全部整理出来了,非常全面
库名称简介 Chardet 字符编码探测器,可以自动检测文本.网页.xml的编码. colorama 主要用来给文本添加各种颜色,并且非常简单易用. Prettytable 主要用于在终端或浏览器端构 ...
- Python数据挖掘和机器学习
-----------------------------2017.8.9--------------------------------- 先占个坑 在接下来的一个半月里(即从现在到十一) 我将结合 ...
- Python数据挖掘之决策树DTC数据分析及鸢尾数据集分析
Python数据挖掘之决策树DTC数据分析及鸢尾数据集分析 今天主要讲述的内容是关于决策树的知识,主要包括以下内容:1.分类及决策树算法介绍2.鸢尾花卉数据集介绍3.决策树实现鸢尾数据集分析.希望这篇 ...
- 【转】常见的python机器学习工具包比较
http://algosolo.com/ 分析对比了常见的python机器学习工具包,包括: scikit-learn mlpy Modular toolkit for Data Processing ...
- python学习笔记整理——字典
python学习笔记整理 数据结构--字典 无序的 {键:值} 对集合 用于查询的方法 len(d) Return the number of items in the dictionary d. 返 ...
- !!对python列表学习整理列表及数组详细介绍
1.Python的数组分三种类型:(详细见 http://blog.sina.com.cn/s/blog_6b783cbd0100q2ba.html) (1) list 普通的链表,初始化后可以通过特 ...
随机推荐
- GetWindowRect和GetClientRect的异同
由于项目需要,需要学习CGridCtrl控件的使用,测试控件时发现了一个问题,我无法将控件放在对话框的制定位置. 该问题的原因很容易发现,其实就是GetWindowRec()函数和GetClientR ...
- redhat 安装hadoop1.2.1伪分布式
完整安装过程参考:http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4147580.html 一.环境准备 1.安装linux.jdk 2.下载hadoop2. ...
- 三个JS函数闭包(closure)例子
闭包是JS较难分辨的一个概念,我只是按自己的理解写下来,如有不对还请指出. 函数闭包是指当一个函数被定义在另一个函数内部时,这个内部函数使用到的变量会被封闭起来形成一个闭包,这些变量会保持形成闭包时设 ...
- undefine refrence to "*******"
windows mingw gcc 编译出现莫名的错误 wsaaddresstostringa, 理解起来,应该是link的时候,出现的问题 (在console的日志栏也能看出来) 然后,在ECL ...
- 用VBS控制鼠标的实现代码(获取鼠标坐标、鼠标移动、鼠标单击、鼠标双击)
网上搜到的答案普遍是VBS无法实现,或者是要用第三方COM(ActiveX?)组件.我对第三方组件是很反感的,使用第三方组件毫无可移植性可言,因为别人的系统中不一定注册了这个组件.我的建议是,尽量不要 ...
- Linux 格式化分区 报错Could not stat --- No such file or directory 和 partprobe 命令
分区的过程正常: [root@db1 /]# fdisk -l Disk /dev/sda: 21.4 GB, 21474836480 bytes 255 heads, 63 sectors/tr ...
- selenium高级用法
http://docs.seleniumhq.org/docs/04_webdriver_advanced.jsp# WebDriver: Advanced Usage Explicit and Im ...
- webstrom 快捷键(Idea可用)
在File-->setting可查看和配置功能快捷键,以下列出常用的快捷键 1. ctrl + shift + n: 打开工程中的文件,目的是打开当前工程下任意目录的文件. 2. ctrl + ...
- ListView控件的Insert、Edit和Delete功能(第一部分)
摘自:http://blog.ashchan.com/archive/2007/08/28/listview-control-insert-edit-amp-delete-part-1aspx/ Li ...
- JavaScript 常用功能实现一览(一)
摘自于网络:http://www.cnblogs.com/joinger/articles/1506482.html 适合阅读范围:对JavaScript一无所知-离精通只差一步之遥的人基础知识:HT ...