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README.md

Data-analysis

python数据分析与挖掘建模

常用工具

  • numpy

  • pandas

  • matplotlib

    • seaborn 基于matplotlib,对图像的丰富
  • SciPy 科学计算中包的集合

    • scipy.integrade 数值积分例程和微分方程求解器
    • scipy.linalg 线性代数例程和矩阵分解
    • scipy.optimize 函数优化器和根查找算法
    • scipy.signal 信号处理工具
    • scipy.sparse 稀疏矩阵和稀疏线性系统求解器
    • scipy.special SPECFUN(实现了许多常用数学函数)
    • scipy.stats 标准连续和离散概率分布
    • scipy.weave 利用内敛c++代码加速数组计算的工具
  • scikit-learn 简称sk-learn, 机器学习工具,用于数据分析和数据挖掘,建立在Numpy, SciPy和matplotlib上。

  • Jupyter Notebook的本质是一个Web应用程序,便于创建和共享文学化程序文档,支持实时代码,数学方程,可视化和markdown,kaggle竞赛里资料都是Jupyter格式。用途包括:数据清理和转换,数值模拟,统计建模,机器学习等。

  • TensorFlow 是一个采用数据流图,用于数值计算的开源软件库。最初被Google用于机器学习和深度神经网络方面的研究,但也可广泛用于其他计算领域。

  • Anaconda 包括Conda,Python以及180多安装好的工具包机器依赖,比如:numpy, pandas等。Conda是一个开源的包,环境管理器,可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖,并能够在不同的环境之间切换。

jieba分词Demo ciyun

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主要是爬虫与数据分析项目总结,外加建模与机器学习,模型的评估。 spread retract
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