Python 数据挖掘与机器学习教程

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Python 数据挖掘与机器学习教程。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

详情点击链接:Python 数据挖掘与机器学习

一:Python编程

Python编程入门

1、Python环境搭建( 下载、安装与版本选择)。

2、如何选择Python编辑器?(IDLE、Notepad++、PyCharm、Jupyter…)

3、Python基础(数据类型和变量、字符串和编码、list和tuple、条件判断、循环、函数的定义与调用等)

4、常见的错误与程序调试

5、第三方模块的安装与使用

6、文件读写(I/O)

Python进阶与提高

1、Numpy模块库(Numpy的安装;ndarray类型属性与数组的创建;数组索引与切片;Numpy常用函数)

2、Pandas模块库(DataFrame数据结构、表格的变换、排序、拼接、融合、分组等)

3、Matplotlib基本图形绘制(线形图、柱状图、饼图、气泡图、直方图、箱线图、散点图等)

4、图形样式的美化(颜色、线型、标记、字体等属性的修改)

5、图形的布局(多个子图绘制、规则与不规则布局绘制、向画布中任意位置添加坐标轴)

6、高级图形绘制(3D图、等高线图、棉棒图、哑铃图、漏斗图、树状图、华夫饼图等)

7、坐标轴高阶应用(共享绘图区域的坐标轴、坐标轴刻度样式设置、控制坐标轴的显示、移动坐标轴的位置)

二:特征工程

1:数据清洗

1、描述性统计分析(数据的频数分析:统计直方图;数据的集中趋势分析:算数平均值、几何平均数、众数、极差与四分位差、平均离差、标准差、离散系数;数据的分布:偏态系数、峰度;数据的相关分析:相关系数)

2、数据标准化与归一化(为什么需要标准化与归一化?)

3、数据异常值、缺失值处理

4、数据离散化及编码处理

5、手动生成新特征

变量降维

1、主成分分析(PCA)

2、偏最小二乘(PLS)

特征选择

1、常见的特征选择方法(优化搜索、Filter和Wrapper等;前向与后向选择法;区间法;无信息变量消除法;正则稀疏优化方法等)

群优化算法

1、遗传算法(Genetic Algorithm, GA)的基本原理(以遗传算法为代表的群优化算法的基本思想是什么?粒子群算法、蜻蜓算法、蝙蝠算法、模拟退火算法等与遗传算法的区别与联系)

2、遗传算法的Python代码实现

3、实践一:一元函数的寻优计算

4、实践二:离散变量的寻优计算(特征选择)

三:回归拟合模型
线性回归模型

1、一元线性回归模型与多元线性回归模型(回归参数的估计、回归方程的显著性检验、残差分析)

2、岭回归模型(工作原理、岭参数k的选择、用岭回归选择变量)

3、LASSO模型(工作原理、特征选择、建模预测、超参数调节)

4、Elastic Net模型(工作原理、建模预测、超参数调节)

前向型神经网络

1、BP神经网络的基本原理(人工智能发展过程经历了哪些曲折?人工神经网络的分类有哪些?BP神经网络的拓扑结构和训练过程是怎样的?什么是梯度下降法?BP神经网络建模的本质是什么?)

2、BP神经网络的Python代码实现(怎样划分训练集和测试集?为什么需要归一化?归一化是必须的吗?什么是梯度爆炸与梯度消失?)

3、BP神经网络参数的优化(隐含层神经元个数、学习率、初始权值和阈值等如何设置?什么是交叉验证?)

4、值得研究的若干问题(欠拟合与过拟合、泛化性能评价指标的设计、样本不平衡问题等)

5、极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的工作原理

四:分类识别模型

KNN、贝叶斯分类与支持向量机

1、KNN分类模型(KNN算法的核心思想、距离度量方式的选择、K值的选取、分类决策规则的选择)

2、朴素贝叶斯分类模型(伯努利朴素贝叶斯BernoulliNB、类朴素贝叶斯CategoricalNB、高斯朴素贝叶斯besfGaussianNB、多项式朴素贝叶斯MultinomialNB、补充朴素贝叶斯ComplementNB)

3、SVM的工作原理(SVM的本质是解决什么问题?SVM的四种典型结构是什么?核函数的作用是什么?什么是支持向量SVM扩展知识(如何解决多分类问题?SVM除了建模型之外,还可以帮助我们做哪些事情?)

决策树、随机森林、LightGBM、XGBoost

1、决策树的工作原理(微软小冰读心术的启示;什么是信息熵和信息增益?ID3算法和C4.5算法的区别与联系);决策树除了建模型之外,还可以帮我们做什么事情?

2、随机森林的工作原理(为什么需要随机森林算法?广义与狭义意义下的“随机森林”分别指的是什么?“随机”体现在哪些地方?随机森林的本质是什么?怎样可视化、解读随机森林的结果?)

3、Bagging与Boosting的区别与联系

4、AdaBoost vs. Gradient Boosting的工作原理

5. 常用的GBDT算法框架(XGBoost、LightGBM)

五:聚类分析算法

K均值、DBSCAN层次聚类

1、K均值聚类算法的工作原理

2、DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法的工作原理
层次聚类算法的工作原理

六:关联分析算法

关联规则协同过滤Apriori算法

1、关联规则算法的工作原理

2、协同过滤算法的工作原理

3、Apriori算法的工作原理

七:总结与答疑讨论

信息检索与常用科研工具

1、如何无障碍地访问Google、YouTube等网站?(谷歌访问助手、VPN等)

2、如何查阅文献资料?怎样能够保证对最新论文的追踪?

3、Google Scholar、ResearchGate的使用方法

4、应该去哪些地方查找与论文配套的数据和代码?

5、文献管理工具的使用(Endnote、Zotero等)

6、当代码出现错误时,应该如何高效率解决?文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-604037.html

到了这里,关于Python 数据挖掘与机器学习教程的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • ElasticSearch的数据挖掘与机器学习

    ElasticSearch是一个开源的搜索和分析引擎,它基于Lucene库构建,具有高性能、易用性和扩展性。ElasticSearch可以用于实时搜索、数据分析和机器学习等应用场景。本文将涵盖ElasticSearch的数据挖掘与机器学习方面的核心概念、算法原理、最佳实践以及实际应用场景。 在ElasticSear

    2024年02月22日
    浏览(51)
  • 数据挖掘与机器学习:Apripori算法

    目录 第一关:候选生成  任务描述: 相关知识: 一、Apripori算法候选生成: 二、Apripori算法候选生成代码实现: 编程要求: 测试说明: 第二关:候选剪枝 任务描述: 相关知识: Apripori算法候选剪枝: Apripori算法候选剪枝代码实现: 编程要求: 测试说明: 第三关:基于遍

    2024年02月07日
    浏览(71)
  • 机器学习——数据仓库与数据挖掘——期末复习(简答题)

    1 、试述真正例率(TPR)、假正例率(FPR)与查准率(P)、查全率(R)之间的联系。 查全率: 真实正例被预测为正例的比例 真正例率: 真实正例被预测为正例的比例 查全率与真正例率是相等的。 查准率:预测为正例的实例中真实正例的比例 假正例率: 真实反例被预测为正例的

    2024年02月10日
    浏览(55)
  • 机器学习和数据挖掘01- lasso regularization

    Lasso正则化是一种线性回归中的正则化技术,旨在减少模型的复杂性并防止过拟合。Lasso(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)通过在损失函数中添加正则项,促使模型的系数变得稀疏,即某些系数会被压缩到零,从而实现特征选择。 在Lasso正则化中,我们引入了一个惩罚项

    2024年02月09日
    浏览(45)
  • 机器学习算法在数据挖掘中的应用

    在数据挖掘的实践中,各种机器学习算法都扮演着重要的角色,它们能够从数据中学习规律和模式,并用于预测、分类、聚类等任务。以下是几种常见的机器学习算法以及它们在数据挖掘任务中的应用场景和优缺点。 1. 决策树(Decision Trees):    - 应用场景:决策树广泛应

    2024年03月17日
    浏览(48)
  • 机器学习——数据仓库与数据挖掘复习(选择题、判断题)

    1. 以下不是分类问题的是(  B )。 A. 用户流失模型 B. 身高和体重关系 C. 信用评分 D. 营销响应 2. 对于回归分析,下列说法错误的是( D ) A. 在回归分析中,变量间的关系若是非确定关系,那么因变量不能由自变量唯一确定 B. 线性相关系数可以是正的,也可以是负的 C. 回归

    2024年02月06日
    浏览(54)
  • 机器学习和数据挖掘04-PowerTransformer与 MinMaxScaler

    PowerTransformer 是用于对数据进行幂变换(也称为Box-Cox变换)的预处理工具。幂变换可以使数据更接近正态分布,这有助于某些机器学习算法的性能提升。它支持两种常用的幂变换:Yeo-Johnson变换和Box-Cox变换。 MinMaxScaler 是用于将数据进行最小-最大缩放的预处理工具。它将数据

    2024年02月10日
    浏览(49)
  • 机器学习和数据挖掘03-模型性能评估指标

    概念:模型正确预测的样本数量与总样本数量的比例。 公式:Accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN) TP (True Positives):正确预测为正例的样本数。即模型正确地将正例判定为正例。 TN (True Negatives):正确预测为负例的样本数。即模型正确地将负例判定为负例。 FP (False Positives):错误

    2024年02月10日
    浏览(150)
  • 机器学习和数据挖掘02-Gaussian Naive Bayes

    贝叶斯定理: 贝叶斯定理是概率中的基本定理,描述了如何根据更多证据或信息更新假设的概率。在分类的上下文中,它用于计算给定特征集的类别的后验概率。 特征独立性假设: 高斯朴素贝叶斯中的“朴素”假设是,给定类别标签,特征之间是相互独立的。这个简化假设

    2024年02月10日
    浏览(50)
  • 基于数据挖掘机器学习的心脏病患者分类建模与分析

    首先,读取数据集,该数据集是UCI上的心脏病患者数据集,其中包含了 303 条患者信息,每一名患者有 13 个字段记录其基本信息(年龄、性别等)和身体健康信息(心率、血糖等),此外有一个类变量记录其是否患有心脏病。详细的字段信息可见 此处。 类别字段 target 有两

    2024年01月19日
    浏览(53)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包