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2016-10-18

Python数据挖掘--

【Python数据挖掘入门与实践】


对于零基础想学习编辑的朋友,python数据挖掘是个非常不错的选择。python数据挖掘难度不大,而且实用性也很强。但很多人非常愁的一点儿就是python数据挖掘培训班,到底要去哪家。好多关于北京python数据挖掘培训班、上海python数据挖掘培训班或广州python数据挖掘培训班、深圳python数据挖掘培训班,让大家都应接不暇。如果真的想好好学习python数据挖掘,就好好呆着自己当前的城市,好好了解一下各家关于python数据挖掘培训的具体情况,然后再做决定也不迟。下面小编来和大家讲讲怎么学好python数据挖掘和怎么灵活应用python数据挖掘的问题。



怎么学好python数据挖掘

                 &

怎么灵活应用python数据挖掘?

【十点建议】


1)学好python数据挖掘的第一步,就是马上到Welcome to Python.org网站上下载一个python版本。我建议初学者,不要下载具有IDE功能的集成开发环境,比如Eclipse插件等。


2)下载完毕后,就可以开始学习了。学习过程中,我建议可以下载一些python的学习文档,比如《dive into python》,《OReilly - Learning Python》等等。通过学习语法,掌握python数据挖掘中的关键字语法,函数语法,数学表达式等等


3)学完了基本语法后,就可以进行互动式学习了。python数据挖掘具备很好的交互学习模式,对于书本上的例子我们可以通过交互平台进行操练,通过练习加深印象,达到学习掌握的目的。


4)通过以上三个步骤的学习后,我们大致掌握了python数据挖掘的常用方法、关键字用法以及函数语法等。接下去的学习上,我们就可以着手学习常用模块的使用, 比如os,os.path,sys,string模块等。我们可以在交互环境中先熟悉使用其中的函数,如果遇到函数的使用上的问题,可以参考python数据挖掘安装后的自带chm帮助文件。


5)为了更好得掌握python数据挖掘,我们的学习不能只是停留在学习一些语法或者api阶段。在此阶段中,我们可以尝试用python数据挖掘解决我们项目中遇到的一 些问题,如果项目不是用python数据挖掘开发的,那我们可以想想能不能用python数据挖掘制作一些项目组可以使用的一些工具(utility),通过这些工具简化 项目组成员的任务,提高我们的工作效率。如果没有项目,我们也可以自己找些题目来自己练习练习。



6)经过以上锻炼后,我们的python数据挖掘知识水平肯定是越来越高。接下去的学习,我们就要更上一层楼。为了学以致用,真正能应用于项目开发或产品开发,我 们还必须学习企业应用开发中必须要掌握的网络和数据库知识。在此的学习就不光是python数据挖掘语言本身的学习了,如果之前没有学习和掌握很网络和数据库知 识,在此阶段我们可以借此机会补习一把。



7)在此,我想我们对python数据挖掘的使用以及信手拈来了,即使忘了api的用法,我们也可以在短时间内通过查看文档来使用api。那么接下去,我们要学习 什么呢?那就是设计能力,在学习设计能力的过程中,如果对类等面向对象的概念不清楚的,在此阶段也可以学习或加以巩固。就像飞机设计师设计飞机通过学习模 型来设计一样,我们也可以通过学习书上的经典例子来学习设计。等有了设计的基本概念后,我们就可以着手设计我们的程序了。在此阶段中,我们重要的是学习抽 象的思想,通过隔离变化点来设计我们的模块。


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2016-10-18 15:00:48
对于初学者和完成普通任务,Python语言是非常简单易用的。连Google都在大规模使用Python,你就不用担心学了会没用。

用Python可以做什么?可以做日常任务,比如自动备份你的MP3;可以做网站,很多著名的网站包括YouTube就是Python写的;可以做网络游戏的后台,很多在线游戏的后台都是Python开发的。总之就是能干很多很多事啦。


Python当然也有不能干的事情,比如写操作系统,这个只能用C语言写;写手机应用,只能用Objective-C(针对iPhone)和Java(针对Android);写3D游戏,最好用C或C++。
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2016-10-18 15:08:20
好想学
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2016-10-18 15:08:45
好像真的不错
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2016-10-18 15:44:48
非常开心的说
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2016-10-19 11:48:37
我们的目的不是列出Python中“所有”机器学习库(搜索“机器学习”时Python包索引(PyPI)返回了139个结果),而是列出我们所知的有用并且维护良好的那些。另外,尽管有些模块可以用于多种机器学习任务,我们只列出主要焦点在机器学习的库。比如,虽然Scipy1包含一些聚类算法,但是它的主焦点不是机器学习而是全面的科学计算工具集。因此我们排除了Scipy(尽管我们也使用它!)。
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