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Data Mining in Python: A Guide 转载原文:https://www.springboard.com/blog/data-mining-python-tutorial/(全英) 译文: 1.数据挖掘和算法 数据挖掘是从大型数据库的分析中发现预测信息的过程.对于数据科学家来说,数据挖掘可能是一项模糊而艰巨的任务 - 它需要多种技能和许多数据挖掘技术知识来获取原始数据并成功获取数据.您需要了解统计学的基础,以及可以帮助您大规模进行数据挖掘的不同编程语言. 本指南将提供一个示…
深入python中对自省的定义: python的众多强大功能之一,自省,正如你所知道的,python中万物皆对象,自省是指代码可以查看内存中以对象形式存在的其他模块和函数,获取它们的信息,并对它们进行操作.用这种方法, 你可以定义没有名称的函数,不按函数声明的参数顺序调用函数,甚至引用事先并不知道名称的函数. python自省指南…
虚拟环境:   虚拟环境是用于创建独立的python环境,允许我们使用不同的python模块和版本,而不混淆.   让我们了解一下产品研发过程中虚拟环境的必要性,在python项目中,显然经常要使用不同的python库(包装器)来完成工作,但结局并不总是圆满的,大部分时候,我们会面临着诸如python应用无法在新的机器(操作系统)上运行的环境问题,这是新机器上Python库的依赖问题导致的.为了更好的理解,设想在开发python应用的过程当中,我们使用了python pandas(python的…
目录 Python正则表达式指南(转) 0.防走丢 1. 正则表达式基础 1.1. 简单介绍 1.2. 数量词的贪婪模式与非贪婪模式 1.3. 反斜杠的困扰 1.4. 匹配模式 2. re模块 2.1. 开始使用re 2.2. Match 2.3. Pattern title: Python正则表达式指南(转) date: 2019/1/31 18:45:51 toc: true --- Python正则表达式指南(转) 0.防走丢 文章写的比较好,基本和官方的帮助一致,放在这里只是防走丢,一般…
-----------------------------2017.8.9--------------------------------- 先占个坑 在接下来的一个半月里(即从现在到十一) 我将结合本次数学建模培训 把Python的科学计算算法做一个汇总 并以此整理出一套Python数据挖掘/机器学习学习的路线和方法 敬请期待... ------------------------------2017.8.10------------------------------ 建模方法: 1.微分方…
Python语言的崛起让大家对web.爬虫.数据分析.数据挖掘等十分感兴趣.数据挖掘就业前景怎么样?关于这个问题的回答,大家首先要知道什么是数据挖掘.所谓数据挖掘就是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的.先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程. 2019年Python数据挖掘就业前景前瞻数据挖掘基于人工智能.机器学习.模式识别.统计学.数据库.可视化技术等,高度自动化地分析企业的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策.那么当今社会,数据挖掘…
[Python数据挖掘课程]一.安装Python及爬虫入门介绍[Python数据挖掘课程]二.Kmeans聚类数据分析及Anaconda介绍[Python数据挖掘课程]三.Kmeans聚类代码实现.作业及优化[Python数据挖掘课程]四.决策树DTC数据分析及鸢尾数据集分析[Python数据挖掘课程]五.线性回归知识及预测糖尿病实例[Python数据挖掘课程]六.Numpy.Pandas和Matplotlib包基础知识[Python数据挖掘课程]七.PCA降维操作及subplot子图绘制[Py…
Python数据挖掘——数据预处理 数据预处理 数据质量 准确性.完整性.一致性.时效性.可信性.可解释性 数据预处理的主要任务 数据清理 数据集成 数据归约 维归约 数值归约 数据变换 规范化 数据离散化 概念分层产生 数据清理(试图填充缺失的值,光滑噪声并识别离群点,纠正数据的不一致) 缺失值 忽略元组 人工填写缺失值 使用一个全局常量填充缺失值 使用属性的中心度量(均值/中位数)填充缺失值 使用与给定元组属于同一类的所有样本的均值/中位数 使用最可能的值 填充缺失值 注:某些情况,缺失值并…
Python数据挖掘——数据概述 数据集由数据对象组成: 数据的基本统计描述 中心趋势度量 均值 中位数 众数 中列数 数据集的最大值和最小值的平均 度量数据分布 极差 最大值与最小值的差 四分位数 方差 四分位数极差 数据基本统计描述的图形显示 一元分布 分位数图 分位数-分位数图(q-q图) 直方图 二元分布 散点图 数据可视化 1.基于像素的可视化技术 2.几何投影可视化技术 3.基于图符的可视化技术 4.层次可视化技术 度量数据的相似性和相异性 相似 和相异 都称 邻近性 如果不相似,则…
Python数据挖掘——基础知识 数据挖掘又称从数据中 挖掘知识.知识提取.数据/模式分析 即为:从数据中发现知识的过程 1.数据清理 (消除噪声,删除不一致数据) 2.数据集成 (多种数据源 组合在一起) 3.数据选择 (从数据库中提取和分析任务相关的数据) 4.数据变换 (通过汇总或聚焦操作,把数据变换和统一成适合挖掘的形式) 5.数据挖掘 (基本步骤,使用智能化方法提取数据) 6.模式评估 (根据某种兴趣度量,识别代表知识的真正的有趣模式) 7.知识表示 (使用可视化和知识表示技术,向用户…