Python學習資料探勘，你想做數學嗎？

建議你學一點數學。 無論是分類、聚類、回歸、推薦等等，各種演算法都必須有數學基礎才能理解，一點點數學基礎，你也可以對結果的解釋很有信心，雖然python很多包可以移植，結果也可以發布，但如果是準確的，你還是需要自己去定義， 所以如果你想在這個行業做得好，數學不能說太好，但至少不能太差。

python中資料探勘和數學的關係如下：

1.資料探勘並非旨在取代傳統的統計分析技術。 相反，它是統計分析方法的延伸和延伸。

大多數統計分析技術都是建立在紮實的數學理論和高超的技能之上的，準確性令人滿意，但對使用者的要求很高。 隨著計算機能力的不斷增強，有可能利用計算機強大的計算能力，僅以相對簡單和固定的方式完成相同的功能。

2.基於檔案系統：因為我們都知道資料庫系統的資料庫管理系統（DBMS）是針對當前資料探勘和統計的問題而建立的，有些資料探勘演算法本來就是統計方法，所以對計算機行業來說，他們自己的計算機行業規則，人們就會研究資料探勘，會關心它與大資料量（有效性）的結合， 將關心其資料探勘原語（資料探勘語言）、準介面和其他只有在使用軟體實現時才會考慮的事項。

演算法效能的優化已經以資料探勘行業的一些標準為標誌。

3.資料探勘仍然是機器學習和人工智慧的一部分，其核心是規則，用於資料探勘演算法、統計，但這項技術本身不再是統計。 這是可以通過資料探勘演算法推導的規則，在推導這樣的規則之前，演算法會分析資料集，其中包括許多變數（資料庫中的字段），假設 10，“年齡”和“薪水”是其中的兩個，演算法會根據歷史資料自動提取這兩個變數來得出這樣的規則。

但是，對於統計學來說，它不能推導，它只能推導定量概率關係，規則的推導不應該屬於統計的範疇。

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資料探勘，推理建議你學習一點數學。

無論是分類、聚類、回歸、推薦等等，各種演算法都必須有能夠理解的數學基礎，一點點數學基礎，你也可以對結果的解釋非常有信心，雖然很多python包可以移植，結果可以發布，但如果是準確的，你還是需要自己去定義。

所以如果你想在這個行業做得好，你不能說數學必須太好，但至少不能太差。

Python 是乙個方便的指令碼。 它用於資料探勘，依靠工具和自身的演算法能力。

如果是純資料計算，通常使用 numpy 和 maplot 等工具。 還有用於語義分析的工具。 此外，python的算力有些弱。

如果資料量不夠，它將無法支援它。 這通常與Hadoop一起完成。

有些演算法對實時性要求很高，Python 擴充套件通常用 C 語言編寫。

只要能解決實際問題，用什麼工具學習資料探勘都無所謂，Python是這裡的首選推薦。

1.熊貓圖書館的運營。

熊貓是乙個特別重要的資料分析庫，我們需要把握以下三點：

熊貓集團計算;

熊貓指數與多個指數;

索引很困難，但非常重要。

熊貓 Dobwei 表操作與資料透視表。

2.數字數值計算。

numpy 陣列推導;

陣列索引操作;

陣列計算; 廣播（線性代數知識）。

3. 資料視覺化 - matplotlib 和 seaborn

matplotib 語法。

Python 最基本的視覺化工具是 matplotlib。 乍一看，matplotlib 和 matlib 有點相似，有必要弄清楚兩者之間的關係是什麼，這樣更容易學習。

Seaborn的用途。

Seaborn 是乙個非常漂亮的視覺化工具。

熊貓繪圖功能。

如前所述，Pandas 用於資料分析，但它也提供了一些對映 API。

4. 資料探勘簡介。

這部分是最難也是最有趣的部分，有幾個部分需要掌握：

機器學習的定義。

這與資料探勘沒有區別。

成本函式的定義。

train/test/validate

過擬合的定義以及如何避免過擬合。

5.資料探勘和瀆職準備演算法。

隨著資料探勘的發展，演算法有很多，下面只需要掌握最簡單、最核心、最常用的演算法：

最小二乘演算法;

梯度下降; 矢 量化; 最大似然估計;

logistic regression；

decision tree；

randomforesr；

xgboost；

6.資料探勘實踐。

該模型是通過機器學習中最知名的庫scikit-learn來理解的。