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    数据挖掘基础(黑马程序员)

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    本课程由黑马程序员精品打造,带你轻松入门机器学习。
  • 难度:初级
  • 共60章节
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  • 第1章 图形绘制:Matplotlib
    环境搭建
    JupyterNotebook介绍
    快速上手JupyterNotebook
    Matplotlib介绍
    快速上手Matplotlib
    Matplotlib三层结构
    完善折线图(画布层)
    修改x、y轴刻度
    中文问题解决
    其他辅助显示层完善折线图
    完善折线图(图像层)
    创建多个绘图区
    折线图应用场景
    常见图表及散点图
    柱状图
    直方图
    饼图
    总结
    第2章 Numpy和pandas
    上节回顾
    今日目标
    Numpy优势
    ndarray属性
    生成数组的方法
    均匀分布与正态分布
    切片索引与形状修改
    类型修改与数组去重
    逻辑运算
    统计运算
    数组间运算
    矩阵运算
    合并与分割
    IO操作与数据处理
    第二天总结
    答疑
    第三天上节回顾
    Pandas介绍
    DataFrame属性和方法
    DataFrame索引设置
    MultiIndex与Panel
    Series
    索引操作
    赋值与排序
    算术运算与逻辑运算
    统计运算与自定义运算
    Pandas画图
    csv文件的读取与存储
    hdf5文件的读取与存储
    json文件的读取与存储
    第三天总结
    第3章 数据处理进阶
    第四天上节回顾
    第四天今日安排
    处理np.nan类型的缺失值
    处理其他标记的缺失值
    数据离散化
    按方向合并pd.concat()
    按索引合并pd.merge()
    交叉表与透视表
    分组与聚合
    综合案例
    总结

    讲师介绍

    流芳
    流芳
    页面重构设计
    课程必读:

    本课程适合有python基础希望向人工智能领域发展的学员学习

    能学到什么:

    Jupyter、Matplotlib、Numpy、pandas

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