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pythonc语言挖掘建模,编程语言数据挖掘常用工具有哪几种?

1.Numpy能够提供数组支持,进行矢量运算,并且高效地处理函数,线性代数处理等。提供真正的数组,比起python内置列表来

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1. Numpy

能够提供数组支持,进行矢量运算,并且高效地处理函数,线性代数处理等。提供真正的数组,比起python内置列表来说, Numpy速度更快。同时,Scipy、Matplotlib、Pandas等库都是源于 Numpy。因为 Numpy内置函数处理数据速度与C语言同一级别,建议使用时尽量用内置函数。

2. Scipy

基于Numpy,能够提供了真正的矩阵支持,以及大量基于矩阵的数值计算模块,包括:插值运算,线性代数、图像信号,快速傅里叶变换、优化处理、常微分方程求解等。

3. Pandas

源于NumPy,提供强大的数据读写功能,支持类似SQL的增删改查,数据处理函数非常丰富,并且支持时间序列分析功能,灵活地对数据进行分析与探索,是python数据挖掘,必不可少的工具。

Pandas基本数据结构是Series和DataFrame。Series是序列,类似一维数组,DataFrame相当于一张二维表格,类似二维数组,DataFrame的每一列都是一个Series。

4. Matplotlib

数据可视化最常用,也是醉好用的工具之一,python中著名的绘图库,主要用于2维作图,只需简单几行代码可以生成各式的图表,例如直方图,条形图,散点图等,也可以进行简单的3维绘图。

5. Scikit-Learn

Scikit-Learn源于NumPy、Scipy和Matplotlib,是一 款功能强大的机器学习python库,能够提供完整的学习工具箱(数据处理,回归,分类,聚类,预测,模型分析等),使用起来简单。不足是没有提供神经网络,以及深度学习等模型。

6. Keras

基于Theano的一款深度学习python库,不仅能够用来搭建普通神经网络,还能建各种深度学习模型,例如:自编码器、循环神经网络、递归神经网络、卷积神经网络等,重要的是,运行速度几块,对搭建各种神经网络模型的步骤进行简化,能够允许普通用户,轻松地搭建几百个输入节点的深层神经网络,定制程度也非常高。

7. Genism

Genism主要用来处理语言方面的任务,如文本相似度计算、LDA、Word2Vec等。

8. TensorFlow

google开源的数值计算框架,采用数据流图的方式,可灵活搭建深度学习模型。

编程语言(programming language)是一种被标准化的交流技巧,用来向计算机发出指令,定义计算机程序,让程序员能够准确地定义计算机所需要使用的数据,并精确地定义在不同情况下所应当采取的行动的一种计算机语言。 编程语言可以分成机器语言、汇编语言、高级语言三大类。计算机领域已发明了上千不同的编程语言,而且每年仍有新的编程语言诞生。



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戚敦崩
这个家伙很懒,什么也没留下!
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