Was müssen Sie über Python Data Mining lernen?
Solange es praktische Probleme lösen kann, spielt es keine Rolle, welches Tool Sie zum Erlernen von Data Mining verwenden. Python ist hier die erste Wahl.
Welche Kenntnisse in Python müssen Sie beherrschen? (Empfohlenes Lernen: Python-Video-Tutorial)
1. Betrieb der Pandas-Bibliothek
Panda ist eine besonders wichtige Bibliothek für die Datenanalyse. Wir müssen die folgenden drei Punkte beherrschen:
· Pandas-Gruppe Berechnung;
· Pandas-Index und Mehrfachindex;
Index ist schwierig, aber sehr wichtig
· Pandas-Multitabellenbetrieb und Pivot-Tabelle
2. Numpy-Datenberechnung
Die Hauptanwendung der Numpy-Datenberechnung ist das Data Mining. Dies ist auch eine Bibliothek, die wir beherrschen müssen Beherrschen Sie die folgenden Inhalte:
· Numpy-Array-Verständnis; )
3. Datenvisualisierung – Matplotlib und Seaborn· Matplotib-Syntax
Pythons grundlegendstes Visualisierungstool ist Matplotlib. Auf den ersten Blick sehen Matplotlib und Matlib etwas ähnlich aus. Sie müssen die Beziehung zwischen den beiden verstehen, damit es einfacher zu lernen ist. ·Seaborn verwenden
Seaborn ist ein sehr schönes Visualisierungstool.
· Pandas-Zeichenfunktion
Wie bereits erwähnt, wird Pandas für die Datenanalyse verwendet, stellt aber auch einige Zeichen-APIs bereit.
4. Einführung in das Data MiningDieser Teil ist der schwierigste und interessanteste Teil:
· Maschine Lernen Die Definition von unterscheidet sich hier nicht vom Data Mining
· Die Definition der Kostenfunktion
· Trainieren/Testen/Validieren
· Die Definition von Überanpassungs- und Vermeidungsmethoden
5. Data-Mining-AlgorithmenMit der Entwicklung des Data-Mining gibt es bereits viele Algorithmen. Im Folgenden müssen Sie nur die einfachsten beherrschen. Die wichtigsten und wichtigsten Algorithmen:
· Algorithmus der kleinsten Quadrate; Schätzung; · Logistische Regression
· RandomForesr;
Verwendung scikit-learn, die bekannteste Bibliothek für maschinelles Lernen, um das Modell zu verstehen.
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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas müssen Sie über Python Data Mining lernen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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PHP ist hauptsächlich prozedurale Programmierung, unterstützt aber auch die objektorientierte Programmierung (OOP). Python unterstützt eine Vielzahl von Paradigmen, einschließlich OOP, funktionaler und prozeduraler Programmierung. PHP ist für die Webentwicklung geeignet, und Python eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungen wie Datenanalyse und maschinelles Lernen.

PHP eignet sich für Webentwicklung und schnelles Prototyping, und Python eignet sich für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. 1.PHP wird für die dynamische Webentwicklung verwendet, mit einfacher Syntax und für schnelle Entwicklung geeignet. 2. Python hat eine kurze Syntax, ist für mehrere Felder geeignet und ein starkes Bibliotheksökosystem.

VS -Code kann zum Schreiben von Python verwendet werden und bietet viele Funktionen, die es zu einem idealen Werkzeug für die Entwicklung von Python -Anwendungen machen. Sie ermöglichen es Benutzern: Installation von Python -Erweiterungen, um Funktionen wie Code -Abschluss, Syntax -Hervorhebung und Debugging zu erhalten. Verwenden Sie den Debugger, um Code Schritt für Schritt zu verfolgen, Fehler zu finden und zu beheben. Integrieren Sie Git für die Versionskontrolle. Verwenden Sie Tools für die Codeformatierung, um die Codekonsistenz aufrechtzuerhalten. Verwenden Sie das Lining -Tool, um potenzielle Probleme im Voraus zu erkennen.

VS -Code kann unter Windows 8 ausgeführt werden, aber die Erfahrung ist möglicherweise nicht großartig. Stellen Sie zunächst sicher, dass das System auf den neuesten Patch aktualisiert wurde, und laden Sie dann das VS -Code -Installationspaket herunter, das der Systemarchitektur entspricht und sie wie aufgefordert installiert. Beachten Sie nach der Installation, dass einige Erweiterungen möglicherweise mit Windows 8 nicht kompatibel sind und nach alternativen Erweiterungen suchen oder neuere Windows -Systeme in einer virtuellen Maschine verwenden müssen. Installieren Sie die erforderlichen Erweiterungen, um zu überprüfen, ob sie ordnungsgemäß funktionieren. Obwohl VS -Code unter Windows 8 möglich ist, wird empfohlen, auf ein neueres Windows -System zu upgraden, um eine bessere Entwicklungserfahrung und Sicherheit zu erzielen.

VS -Code -Erweiterungen stellen böswillige Risiken dar, wie das Verstecken von böswilligem Code, das Ausbeutetieren von Schwachstellen und das Masturbieren als legitime Erweiterungen. Zu den Methoden zur Identifizierung böswilliger Erweiterungen gehören: Überprüfung von Verlegern, Lesen von Kommentaren, Überprüfung von Code und Installation mit Vorsicht. Zu den Sicherheitsmaßnahmen gehören auch: Sicherheitsbewusstsein, gute Gewohnheiten, regelmäßige Updates und Antivirensoftware.

Python eignet sich besser für Anfänger mit einer reibungslosen Lernkurve und einer kurzen Syntax. JavaScript ist für die Front-End-Entwicklung mit einer steilen Lernkurve und einer flexiblen Syntax geeignet. 1. Python-Syntax ist intuitiv und für die Entwicklung von Datenwissenschaften und Back-End-Entwicklung geeignet. 2. JavaScript ist flexibel und in Front-End- und serverseitiger Programmierung weit verbreitet.

PHP entstand 1994 und wurde von Rasmuslerdorf entwickelt. Es wurde ursprünglich verwendet, um Website-Besucher zu verfolgen und sich nach und nach zu einer serverseitigen Skriptsprache entwickelt und in der Webentwicklung häufig verwendet. Python wurde Ende der 1980er Jahre von Guidovan Rossum entwickelt und erstmals 1991 veröffentlicht. Es betont die Lesbarkeit und Einfachheit der Code und ist für wissenschaftliche Computer, Datenanalysen und andere Bereiche geeignet.

Im VS -Code können Sie das Programm im Terminal in den folgenden Schritten ausführen: Erstellen Sie den Code und öffnen Sie das integrierte Terminal, um sicherzustellen, dass das Codeverzeichnis mit dem Terminal Working -Verzeichnis übereinstimmt. Wählen Sie den Befehl aus, den Befehl ausführen, gemäß der Programmiersprache (z. B. Pythons Python your_file_name.py), um zu überprüfen, ob er erfolgreich ausgeführt wird, und Fehler auflösen. Verwenden Sie den Debugger, um die Debugging -Effizienz zu verbessern.
