Python数据分析-基础技术篇_技术问答

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Python数据分析-基础技术篇

全部评论问答未解决精华

慕桂英1888844

告诉楼上，-1次幂提到前面去

0 6-2 机器学习与决策树

2017-09-07

真实的追梦者

数学知识很多啊，很重要啊。

0 2-5 numpy矩阵操作与线性方程组

2017-09-05

慕圣7346154

声音好听！==

1 1-1 概述

2017-09-04

慕粉1043563131

我想问一下老师为啥打了一个print（“Coef”）然后就直接跳出了那么多代码？快捷键是啥啊？

2 2-6 numpy其它应用简介

2017-09-02

fayssica

讲得太简略了，函数和参数代表的意义都没说明白就讲下一个内容了

2 4-4 scipy优化器

2017-08-31

强哥Steven

完全不知道讲的是什么

1 6-2 机器学习与决策树

2017-08-29

强哥Steven

不知道讲的是啥

2 3-3 子图与多种图形绘制

2017-08-29

慕工程1206941

还是去找本书看吧，我发现有本书写得不错

0 4-3 scipy积分

2017-08-29

likeke123

机器学习监督学习与无监督学习。机器学习的本质是一个函数。机器学习使用训练好的算法或者函数对历史数据进行处理，得出我们想要的结果。根据结果的不同，我们把机器学习分成以下几类
如果不在打标记的情况下得出的结果我们称之为无监督学习，如聚类和关联规则
如果提前进行打标记处理，那么就是监督学习。根据打标记的数据是离散的还是连续的，我们又进一步分为分类（结果是有限、离散的）和回归（结果是连续的）。数据挖掘和机器学习的一般步骤是数据预处理→数据建模→结果验证，这个工具包具体要结合自己的论文和实习进行整理。

2 6-2 机器学习与决策树

2017-08-28

likeke123

Scikit-learn 是基于Python的数据挖掘建模和机器学习（监督学习和无监督学习）的工具包
他可以方便的实现分类、回归、聚类、降维常用的操作。具体详见官网http://scikit-learn.org/stable/#

3 6-1 认识scikit-learn

2017-08-28

likeke123

要记得多看几遍，每一遍都有新收获。急功近利和走捷径都是瞎扯淡，还是务实为好。

8 5-6 pandas时间、绘图、文件操作

2017-08-28

likeke123

剩余的代码
#文件操作
df6=pd.read_csv("文件路径")
print("CSV:",df6)
df7=pd.read_excel("文件路径")
print("Excel:",df7)

1 5-6 pandas时间、绘图、文件操作

2017-08-28

likeke123

#pandas时间、绘图、文件操作
#Time Series时间序列,获取秒
t_exam=pd.date_range("20170301",periods=10,freq="S")
print(t_exam)
#图表
ts=pd.Series(np.random.randn(1000),index=pd.date_range("20170301",periods=1000))
#print(ts)
ts=ts.cumsum()
from pylab import *
ts.plot()
show()

1 5-6 pandas时间、绘图、文件操作

2017-08-28

GGJ_MKW

字太小看不清

1 1-2 Windows与Linux中Anaconda的安装

2017-08-28

渐行渐远渐疏

Anaconda：https://www.continuum.io/downloads
Pycharm（Window）：迅雷直接复制下载 https://download.jetbrains.8686c.com/python/pycharm-community-2017.2.2.exe

5 1-2 Windows与Linux中Anaconda的安装

2017-08-26

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课程须知: 需要对python语法和基本数据结构有所了解，对数据分析感兴趣！

老师告诉你能学到什么？: 1、数据分析的一般步骤 2、numpy简介与基本使用 3、matplotlib简介与基本使用 4、scipy简介与基本使用 5、pandas简介与基本使用 6、机器学习的一般概念 7、scikit-learn的简介、使用示例与学习方法 8、keras的简介与一般用法

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