Python データマイニングについて何を学ぶ必要がありますか?

実際の問題を解決できる限り、データ マイニングの学習にどのツールを使用するかは関係ありません。ここでは Python が第一の選択肢です。

#Python で習得する必要がある知識は何ですか?(推奨学習: Python ビデオ チュートリアル)

##1. Pandas ライブラリの操作

Panda はデータ分析において特に重要なライブラリであり、以下の 3 点をマスターする必要があります:

· pandas グループ計算;

· pandas インデックスと複数インデックス;

インデックスは難しいけどとても重要です

· pandas 複数テーブル操作とピボットテーブル

2, numpy 数値計算

numpy データ計算の主な用途はデータマイニングであり、将来の機械学習や深層学習のためには、これも習得する必要があるライブラリです。以下の内容:

· Numpy 配列の理解;

· 配列のインデックス操作;

· 配列の計算;

· ブロードキャスト (線形代数の知識)

3. データ視覚化 - matplotlib と seaborn

· Matplotib 構文

Python の最も基本的な視覚化ツールは matplotlib です。一見すると、Matplotlib と matlib は少し似ていますが、学習を容易にするために、2 つの関係を理解する必要があります。

·seaborn の使用

seaborn は非常に美しい視覚化ツールです。

· pandas 描画機能

前述したように、pandas はデータ分析に使用されますが、いくつかの描画 API も提供します。

4. データ マイニングの概要

この部分が最も難しく、興味深い部分です。次の部分をマスターする必要があります:

·機械学習

の定義は、ここでのデータ マイニングと変わりません。

· コスト関数の定義

· トレーニング/テスト/検証

· 定義過学習と回避方法

5. データ マイニング アルゴリズム

データ マイニングの発展に伴い、多くのアルゴリズムが存在します。コアおよび最も重要なアルゴリズム 一般的に使用されるアルゴリズム:

· 最小二乗アルゴリズム;

· 勾配降下法;

· ベクトル化;

· 最尤推定;

·ロジスティック回帰;

·デシジョン ツリー;

·RandomForesr;

·XGBoost;

6.データ マイニング 実践的な戦闘

機械学習で最も有名なライブラリである scikit-learn を使用して、モデルを理解します。

Python 関連の技術記事の詳細については、

Python チュートリアル

列にアクセスして学習してください。

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