Pandas介紹（panel + data + analysis） 為什么使用Pandas 便捷的數據處理能力 讀取文件方便 封裝了Matplotlib、Numpy的畫圖和計算 Pandas的核心數據 ...

sdata={'語文':89,'數學':96,'音樂':39,'英語':78,'化學':88} #字典向Series轉化 @@ >>> studata=Series(sdata ...

四種主要的數據挖掘任務： 　1、預測建模任務 　　分類：用於預測離散的目標變量 回歸：用於預測連續的目標變量 　2、關聯分析 　3、聚類分析 　4、異常檢測 主要的數據質量問題：存在噪聲和離群點，數據遺漏、不一致或重復，數據有偏差，或者在別的方面，數據不代表描述所設 ...

2-1數據對象與屬性類型 數據集由數據對象組成。一個數據對象代表一個實體。例如，在銷售數據庫中，對象可以是顧客、商品或銷售•，在醫療數據庫中，對象可以是患者；在大學的數據庫中，對象可以是學生、教授和課程。通常，數據對象用屬性描述。數據對象又稱樣本、實例、數據點或對象。如果數據對象存放在數據庫中 ...

一些概念與定義 　　數據挖掘是從大量數據中挖掘有趣模式和知識的過程。數據源包括數據庫、數據倉庫、Web、其他信息存儲庫或動態地流入系統的數據。 　　數據倉庫是一個從多個數據源收集的信息存儲庫，存放在一致的模式下，並且通常駐留在單個站點上。通常，數據倉庫用稱做數據立方體（data cube ...

Python之所以如此流行，原因在於它的數據分析和挖掘方面表現出的高性能，而我們前面介紹的Python大都集中在各個子功能（如科學計算、矢量計算、可視化等），其目的在於引出最終的數據分析和數據挖掘功能，以便輔助我們的科學研究和應用問題的解決。 線性回歸模型 回歸是統計學中最有力的工具 ...

　　特征處理是特征工程的核心部分，特征工程是數據分析中最耗時間和精力的一部分工作，它不像算法和模型那樣式確定的步驟，更多的是工程上的經驗和權衡，因此沒有統一的方法，但是sklearn提供了較為完整的特征處理方法，包括數據預處理，特征選擇，降維等。首次接觸到sklearn，通常會被其豐富且方便的算法 ...

緒論 什么是數據挖掘 數據挖掘是再大型數據存儲庫中，自動地發現有用信息的過程。（發現先前未知的有用模式，還可以預測未來觀測結果） 並非所有的信息發現都視為數據挖掘，例使用數據庫查找個別的記錄或通過因特網查找特定的Web頁面，則是信息檢索。盡管如此，人們也在利用數據挖掘技術增強信息檢索 ...