《Python數(shù)據(jù)分析與挖掘全套課件》

Python數(shù)據(jù)分析與挖掘全套課件本課程提供全方位的Python數(shù)據(jù)分析與挖掘知識，從基礎(chǔ)知識回顧到深度學(xué)習(xí)，讓你成為數(shù)據(jù)科學(xué)專家。Python數(shù)據(jù)分析與挖掘概述1行業(yè)應(yīng)用廣泛掌握數(shù)據(jù)分析與挖掘技能，可在各行各業(yè)開發(fā)數(shù)據(jù)應(yīng)用、提高業(yè)務(wù)價(jià)值。2需求量大數(shù)據(jù)科學(xué)及分析是當(dāng)前最熱門、需求量最大的硬技能之一。3薪資待遇高數(shù)據(jù)科學(xué)和分析領(lǐng)域薪資待遇普遍較高。數(shù)據(jù)預(yù)處理與清洗數(shù)據(jù)清洗提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，減少誤差和噪聲，獲得更加準(zhǔn)確的分析結(jié)果。數(shù)據(jù)預(yù)處理選擇和構(gòu)造特征，對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，使其符合建模需求。Numpy數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)多維數(shù)組Ndim數(shù)組Numpy最重要的功能之一是N-dimensionalarray。統(tǒng)計(jì)圖形與分析數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)Numpy通過ndarray進(jìn)行向量和矩陣計(jì)算，從而提高了計(jì)算效率。廣播功能Numpy中的廣播優(yōu)化程序執(zhí)行，從而在行和列方向上處理不同形狀的數(shù)組。Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及其應(yīng)用1Series序列數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基于Numpy數(shù)組構(gòu)建，用于存儲一維數(shù)組，索引值可自定義，為數(shù)據(jù)提供標(biāo)簽。2DataFrame數(shù)據(jù)框結(jié)構(gòu)可視為Series序列的表格型，擁有行和列的索引，可對數(shù)據(jù)進(jìn)行排序和重組，執(zhí)行基本統(tǒng)計(jì)操作。3DataFrame讀寫和數(shù)據(jù)處理常見數(shù)據(jù)清洗和處理操作：合并數(shù)據(jù)、去重、切片劃分、異常值處理以及缺失值處理。數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)數(shù)據(jù)挖掘概述利用計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)方法，從大量數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息。機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的重要內(nèi)容，主要分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)三種。聚類分析與可視化1定義和步驟聚類分析是將相似的對象自動(dòng)歸類到同一個(gè)簇或子集，具有統(tǒng)計(jì)上的意義，依次包括相似度計(jì)算、簇個(gè)數(shù)選擇與數(shù)據(jù)聚類。2常見算法和模型常見的聚類算法有層次聚類、K-means聚類和密度聚類等，與其相關(guān)的模型有DBSCAN、OPTICS、HDBSCAN等。關(guān)聯(lián)分析與挖掘1關(guān)聯(lián)規(guī)則尋找數(shù)據(jù)中常在一起出現(xiàn)的事件關(guān)聯(lián)性的過程。主要包括挖掘頻繁項(xiàng)集和關(guān)聯(lián)規(guī)則兩個(gè)方面。2分類算法基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練一個(gè)分類模型，用于對特定對象進(jìn)行分類預(yù)測的算法。常見的有決策樹算法、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)等。機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)原理機(jī)器學(xué)習(xí)概述以解決人工智能相關(guān)問題為目標(biāo)，是人工智能實(shí)現(xiàn)的一種方式，分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提高學(xué)習(xí)性能，實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)自動(dòng)分層的特征學(xué)習(xí)和抽取，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。模型評估與選擇常見的評估方法有交叉驗(yàn)證、損失函數(shù)、ROC曲線等。PyTorch框架及其應(yīng)用PyTorch簡介PyTorch是一個(gè)基于Python語言開發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，提供了GPU高效加速的張量運(yùn)算操作，同時(shí)提供了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的搭建模塊。圖像識別應(yīng)用PyTorch在圖像識別方面應(yīng)用廣泛，包括圖像分類、目標(biāo)檢測、