python数据挖掘

机器学习概念概念 机器 学习是计算机科学的一个分支，从模式识别、人工智能和计算学习理论发展而来，我们可以将其作为数据挖掘的工具 侧重用于数据分析方法理解给定的数据 目的是：开发能够从先前观测的数据，通过可调整的参数进行学习的 程序，为了改善预测结果，将参数设计为可自动调整的 常见应用：垃圾邮件过滤器、搜索引擎，光学字符识别(OCR)和计算机视觉 任何一个问题都始于一个数据集，未知数据的特征根据数据集来预测；为了解决问题选用的机器学习算法用数学模型来描述，模型 包含一些参数，需要在训练集上调试。训练完成后，模型的预测性能用另外两个数据集来评估：验证集和训练集 无监督学习 有监督学习 1.2 数据的准备、处理和可视化--NumPy、pandas和maplotlib教程 第2章、无监督学习 第3章、有监督学习 通常指分类和回归 本章讲解，线性回归、朴素贝叶斯、决策树和支持向量机算法 第4章web数据挖掘 搜索引擎，拿到查询词(search query)之后，分析每个网页的数据，找到查询相关的网页。网页中的数据通常分为网页内容和链接到其他网页的超链接 引擎的组成部分： 用自然语言处理技术深入分析其中的内容，比如使用潜在狄利克雷分布分析、意见挖掘或情感分析工具。 这些重要技术适用于从web内容抽取其发表人的主观看法 第5章 推荐系统 是电子商务平台的重要部件，推荐系统的典型应有于Amazon

[转载请注明出处] 最近看到网上有人对比Python，Shell脚本， C++，主要是拿Python性能说事，个人觉得意义不大。 一个语言有什么性能问题呢，是背后的实现（标准库，编译器）决定着一切，就像总有人想对比c++和c的效率一样。 还有就是，Python总被人叫做是脚本语言，其实脚本更多指的是批处理命令文件，是shell命令的集合，和python完全 不是一个层次。不同的工具所在层次不同，适用的问题也不同。把不同层次上的东西拉到一起做比较，什么问题也说明不了。 另外，shell就知道fork，你说他还能干嘛？:-)。 下面先乱侃一通，再以实例探讨下Python的性能问题。 首先，Python是一门动态编程语言，主要亮点是可以提高开发应用的效率。 他是和Java，perl，Ruby等语言同类的。 是做系统集成，Web应用等系统的利器，最近在科学计算领域也是大方光彩（numpy, scipy, sci-kit learn）。 和C/Cplusplus基本不是一个层次的开发工具，他们是做底层系统（基础库，os，ecos就是c++写的，还是用在嵌入式系统中）的， 很多库提供的功能也很基础。但，你可以为Python写c或cpp的模块，提高你的Python系统的整体性能。 其次，Python的主要解释器CPython是用C语言实现的，不同类型（dict，list）和函数实现的算法很不同

数据分析与挖掘中常用Python库的介绍与实践案例 一、Python介绍 现在python一词对我们来说并不陌生，尤其是在学术圈，它的影响力远超其它任何一种编程语言， 作为一门简单易学且功能强大的编程语言，它拥有丰富的第三方库，在许多方面都有着广泛的应用，如网站开发、游戏开发、网络爬虫、数据分析、机器学习等。 在数据分析方面，python拥有Numpy、SciPy、Pandas、Matplotlib等功能强大的模块可供使用。随着这些模块的逐步完善，python在科学领域的地位越来越重要，这其中包括科学计算、数学建模、数据挖掘等。因此，掌握这些模块的基本使用方法至关重要，下面就逐一介绍下。 二、常用库的使用示例 2.1 NumPy 库： NumPy( 官网 )提供了N维数组功能以及对数据进行快速处理的能力，弥补了Python本身没有提供数组功能的缺陷。其提供了两种基本的对象： ndarray和ufunc 。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc是能够对数组进行处理的函数（ufunc（通用函数）是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数）。它也是SciPy、Pandas、Matplotlib的基础依赖库。 ndarray：N维数组对象（矩阵），所有元素数据类型必须是相同的。 ndarray属性：ndim属性，表示维度的个数；shape属性，表示各维度得大小

Python 数据分析与挖掘概述 一、数据分析与挖掘介绍 从人类历史的角度出发，我们回顾整个计算机的发展历程可以看到，从第一台电子计算机(ENIAC)于1946年2月诞生到今天，也不过是短短的六十载，但就是在这短短的几十年过程中，计算机技术得到了飞速的发展，极大地促进了社会生产力的提高，提升了生产制造水平。可以说计算机技术是近代以来发展最为迅速的技术之一。 尤其是近年来，随着半导体技术，通讯技术的不断发展，人类收集数据和存储数据的能力都得到了极大的提高。无论是在科学研究还是社会生活的各个领域中都产生积累了大量的数据，对这些数据进行分析以挖掘出蕴含在这些数据中的有用信息，已成为我们各个领域的共同需求，对改善人类的生活，促进社会的发展有着极大的作用。 数据分析与挖掘是指利用数学和计算机的手段，对收集来的数据进行适当的处理和开发，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。具体来说，数据挖掘是从海量的数据中挖掘出隐含的、先前未知、对决策有潜在价值的关系、模式、趋势，并利用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具、和过程。 留心观察就会觉察到，大数据分析在我们生活中的应用案例屡见不鲜。例如许多电商网站会根据用户的历史浏览足迹、购买记录等数据，挖掘出用户的喜好等信息，然后基于用户的兴趣偏好，把用户感兴趣的物品或者视频、资讯等推荐给用户，给用户带来沉浸式的体验

1、反射 ： (自省) ​ 反射主要是指程序可以访问、检测和修改它本身状态或行为的一种能力（自省）。 Python面向对象中的反射：通过字符串的形式操作对象的相关属性。Python中的一切事物都是对象（都可以使用反射） <1> getattr() 获取 <2> setattr() 设置 <3> hasattr() 判断是否存在 <4> delattr() 删除 （1）通过字符串操作对象的属性和方法 class A: def __init__(self,name): self.name = name def func(self): print("is A func") a = A("rimo") A.func() print(a.name) a.func() 推荐Python大牛在线分享技术 扣qun：855408893 领域：web开发，爬虫，数据分析，数据挖掘，人工智能 零基础到项目实战，7天学习上手做项目 （2）对象的角度使用反射 class A: def __init__(self,name): self.name = name def func(self): print("is A func") a = A("rimo") print(hasattr(a,"name")) # 返回 True就是说明name这个属性在对象a中存在 print(getattr(a,"name"

1、类的私有成员： 私有： 只能自己拥有 以 __ 开头就是私有内容 对于每一个类的成员而言都有两种形式： - 公有成员，在任何地方都能访问 - 私有成员，只有在类的内部才能使用 私有成员和公有成员的访问限制不同： 静态字段(静态属性) - 公有静态字段：类可以访问；类内部可以访问；派生类中可以访问 - 私有静态字段：仅类内部可以访问； 推荐Python大牛在线分享技术 扣qun：855408893 领域：web开发，爬虫，数据分析，数据挖掘，人工智能 零基础到项目实战，7天学习上手做项目 class Human: live = "有思想" # 类公有的属性 __desires = "有欲望" # (程序级别)类私有的属性 _desires = "有欲望" # (程序员之间约定俗成)类私有的属性 def __init__(self,name,age,sex,hobby): self.name = name self.age = age self.sex = sex # 对象的公有属性 self.__hobby = hobby # 对象的私有属性 def func(self): # 类内部可以查看对象的私有属性 print(self.__hobby) def foo(self): # 公有方法 # 类内部可以查看类的私有属性 print(self.__desires) def _

1、面向对象的三大特性： （1）继承 ​ 继承是一种创建新类的方式，在Python中，新建的类可以继承一个或多个父类，父类又可以称为基类或超类，新建的类称为派生类或子类。 ​ 在Python中实现继承非常简单，在声明类的时候，在类名后面添加一个小括号，就可以完成继承关系。单纯的从代码的层面上来看当两个类具有相同的功能或者特征的时候就可以使用继承。提取一个父类，这个父类中编写者两个类相同的部分，然后两个类分别去继承这个类就可以了，这样写可以避免写很多重复的功能和代码。 ​ 继承的作用： ​ 减少代码的重用，提高代码可读性，规范编程模式 推荐Python大牛在线分享技术 扣qun：855408893 领域：web开发，爬虫，数据分析，数据挖掘，人工智能 零基础到项目实战，7天学习上手做项目 （2）封装：将一些代码或数据存储到某个空间中 ​ 封装：隐藏对象的属性和实现细节，仅对外提供公共的访问方式 ​ 好处： 将变化隔离；便于使用；提高复用性；提高安全性； ​ 封装原则： ​ 将不需要对外提供的内容都隐藏起来。 ​ 把属性都隐藏，提供公共方法对其访问。 ​ 封装使用： ​ 第一步： 将内容封装到某处 ​ 第二步： 从某处调用被封装的内容 ​ 通过对象直接调用 ​ 通过self间接调用 ​ 综上所述：对于面向对象的封装来说，其实就是使用构造方法将内容封装到对象中

1、类的约束 第一版: class WechatPay: def pay(self): print("微信支付") class AliPay: def pay(self): print("支付宝支付") class QQpay: def fuqian(self): print("QQ支付") wei = WechatPay() ali = AliPay() qq = QQpay() wei.pay() ali.pay() qq.fuqian() # 当统一接口时 def pay(object): object().pay() # QQ支付无法实现归一化 推荐Python大牛在线分享技术 扣qun：855408893 领域：web开发，爬虫，数据分析，数据挖掘，人工智能 零基础到项目实战，7天学习上手做项目 第二版： class PayClass: def pay(self): pass class WechatPay(PayClass): def pay(self): print("微信支付") class AliPay(PayClass): def pay(self): print("支付宝支付") class QQpay(PayClass): def fuqian(self): print("QQ支付") def pay(object): object().pay() pay

1、双下方法 ​ 定义：双下方法是特殊方法，它是解释器提供的 由双下划线加方法名加双下划线 方法名 的具有特殊意义的方法,双下方法主要是python源码程序员使用的，我们在开发中尽量不要使用双下方法，但是深入研究双下方法，更有益于我们阅读源码。 （1）调用：不同的双下方法有不同的触发方式， <1> __ len__ – len() 触发 class A(object): def __init__(self,name): self.name = name print("触发了__init__") def __len__(self): # len() 触发 print("走这里") return len(self.name) # return len("xqrqwr") str中__len__ # 必须有返回值,返回值的类型必须是整型 a = A("xqrqwr") print(len(a)) # str a = "12345" # str这个类的实例 lst = [1,2,3,4,4,5,5,5,5] # list这个类的实例 print(len(a)) print(len(lst)) 推荐Python大牛在线分享技术 扣qun：855408893 领域：web开发，爬虫，数据分析，数据挖掘，人工智能 零基础到项目实战，7天学习上手做项目 <2> __ hash__ --hash()

网上虽然有很多Python学习的教程，但是大多是围绕Python网页开发等展开。数据分析所需要的Python技能和网页开发等差别非常大，本人就是浪费了很多时间来看这些博客、书籍。所以就有了本文，希望能帮大家少走一点弯路。 －－－－－－－－－－－－－－－－－我是分割线－－－－－－－－－－－－－－ 本文章主要从数据分析、机器学习（深度学习）的目的出发， 讲讲如何零基础学习Python语法、数据分析模块（Numpy、Scipy、Scikit和Pandas等）以及使用python进行机器学习(SFrame,tensorflow）。 (今天就写个小框架吧^_^) 去年开始接触Python数据分析的学习，全是自学，所以对于广大网友来说应该有较大的借鉴意义。熟练掌握任何一门语言，几乎都需要经过以下过程： 良师－－学习Python课程＋入门书籍＋浏览技术博客 社区帮助－－善于使用搜索引擎、Mail List 益友 －－ 寻找学习伙伴 Learn by Code －－项目实践 一、Python学习课程推荐 这两个学习课程从最基础的Python语法开始，介绍了Python数据分析、统计模型以及机器学习的各个方面，内容十分充足。之所以建议使用老外的课程是因为，老外上课假定你什么都不会，讲解深入浅出，尤其是对于华盛顿大学的机器学习课程，把复杂的概念讲解得十分简单。 1. 密歇根大学的