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《學(xué)習(xí)筆記》專欄·第24篇

文 | Pyer

1592字 | 4分鐘閱讀

【數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能】開(kāi)通了Python語(yǔ)言群和機(jī)器學(xué)習(xí)群，大家可以相互學(xué)習(xí)和交流。請(qǐng)掃描下方二維碼，備注：姓名-Py或姓名-ML，添加我為好友，誠(chéng)邀你入群，一起進(jìn)步。

我在做數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的時(shí)候，會(huì)常用這些Python庫(kù)，通過(guò)它們，幫助我做數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)可視化。

1 numpy庫(kù)

它在項(xiàng)目中主要用來(lái)做一些數(shù)值運(yùn)算，比方說(shuō)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換、統(tǒng)計(jì)性描述里面分位數(shù)計(jì)算等。這個(gè)庫(kù)提供的數(shù)組結(jié)構(gòu)，可以進(jìn)行向量化運(yùn)算，提升了計(jì)算的效率。

2 pandas庫(kù)

它在項(xiàng)目用于做數(shù)據(jù)的獲取，比方說(shuō)從數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取數(shù)據(jù)或者獲取本地格式文件，數(shù)據(jù)處理，比方說(shuō)缺失值處理，數(shù)據(jù)選擇，比方說(shuō)樣本選擇和變量選擇，數(shù)據(jù)聚合運(yùn)算，數(shù)據(jù)集成操作，數(shù)據(jù)的向量化操作，數(shù)據(jù)的移位操作和窗口加工以擴(kuò)充特征集，數(shù)據(jù)集可視化等。我會(huì)經(jīng)常翻閱這個(gè)庫(kù)的官方文檔，學(xué)習(xí)相關(guān)函數(shù)的使用。

官方文檔下載鏈接：

http://tfcs.tpddns.cn:15888/f/08b9f766a4b147dea9a3/

3 matplotlib庫(kù)

它在項(xiàng)目中用于做數(shù)據(jù)可視化，通過(guò)數(shù)據(jù)可視化，一方面，可以做數(shù)據(jù)的探索性分析，另一方面做數(shù)據(jù)結(jié)果的呈現(xiàn)和表示。我常用的圖形包括散點(diǎn)圖、折線圖、條形圖、柱狀圖、直方圖、核密度曲線圖、熱力圖和雷達(dá)圖等。

伙伴們，請(qǐng)思考一個(gè)問(wèn)題：matplotlib庫(kù)繪圖時(shí)，figure和axes有什么區(qū)別？請(qǐng)留言。

4 scikit-learn庫(kù)

它在項(xiàng)目中用于做傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括有監(jiān)督的學(xué)習(xí)，分類問(wèn)題和回歸問(wèn)題，無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)，聚類問(wèn)題和降維問(wèn)題，以及數(shù)據(jù)的預(yù)處理，數(shù)據(jù)的劃分，奇異值檢測(cè)，特征選擇等。我會(huì)常用到里面多元線性回歸模型、邏輯回歸模型、決策樹(shù)模型、隨機(jī)森林模型、梯度提升樹(shù)模型、K均值模型、PCA算法、特征選擇的算法等。

5 statsmodels庫(kù)

它在項(xiàng)目中用于做統(tǒng)計(jì)模型相關(guān)的事情，比方說(shuō)OLS模型構(gòu)建和結(jié)果分析，以及經(jīng)典的時(shí)間序列分析和預(yù)測(cè)模型，比方說(shuō)ARIMA算法，包括平穩(wěn)性序列檢驗(yàn)，超參數(shù)p，d，q階的確定，以及ARIMA模型的建構(gòu)。

6 keras庫(kù)

它在項(xiàng)目中用于做深度學(xué)習(xí)相關(guān)的事情，它以tensorflow做后端計(jì)算框架，tensorflow2.0及以上已經(jīng)內(nèi)置了keras，換而言之，我們可以通過(guò)keras框架，類似搭建積木一樣，來(lái)設(shè)計(jì)和構(gòu)建深度學(xué)習(xí)框架，把深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到實(shí)際問(wèn)題。

7 xgboost庫(kù)

它在項(xiàng)目中用作xgboost算法和模型，這個(gè)算法在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界，都有著廣泛的用途。算法的原理，可以參考這篇論文。

https://arxiv.org/pdf/1603.02754.pdf

在我所從事的金融科技領(lǐng)域，還會(huì)用到其它一些算法，比方說(shuō)lightgbm，catboost等，這些算法都有相應(yīng)的庫(kù)，還有一個(gè)用于做評(píng)分模型的庫(kù)：toad庫(kù)。

朋友們，你們?cè)陧?xiàng)目中會(huì)用到那些Python庫(kù)，請(qǐng)留言。

需要學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)與技能的伙伴們，可以查閱李宏毅老師的機(jī)器學(xué)習(xí)課程，這門課程的學(xué)習(xí)筆記和觀看視頻如下，會(huì)持續(xù)更新。

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2 筆記|李宏毅老師機(jī)器學(xué)習(xí)課程，視頻2為什么學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)

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