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数据挖掘基础(黑马程序员)
数据挖掘基础(黑马程序员)
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
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(5)
学习人数:591
学习难度:初级
更新时间:2020-06-06
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课程介绍
本课程由黑马程序员精品打造,带你轻松入门机器学习。
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课程目录
共:3章 60节
图形绘制:Matplotlib
1-1
环境搭建
1-2
JupyterNotebook介绍
1-3
快速上手JupyterNotebook
1-4
Matplotlib介绍
1-5
快速上手Matplotlib
1-6
Matplotlib三层结构
1-7
完善折线图(画布层)
1-8
修改x、y轴刻度
1-9
中文问题解决
1-10
其他辅助显示层完善折线图
1-11
完善折线图(图像层)
1-12
创建多个绘图区
1-13
折线图应用场景
1-14
常见图表及散点图
1-15
柱状图
1-16
直方图
1-17
饼图
1-18
总结
Numpy和pandas
2-1
上节回顾
2-2
今日目标
2-3
Numpy优势
2-4
ndarray属性
2-5
生成数组的方法
2-6
均匀分布与正态分布
2-7
切片索引与形状修改
2-8
类型修改与数组去重
2-9
逻辑运算
2-10
统计运算
2-11
数组间运算
2-12
矩阵运算
2-13
合并与分割
2-14
IO操作与数据处理
2-15
第二天总结
2-16
答疑
2-17
第三天上节回顾
2-18
Pandas介绍
2-19
DataFrame属性和方法
2-20
DataFrame索引设置
2-21
MultiIndex与Panel
2-22
Series
2-23
索引操作
2-24
赋值与排序
2-25
算术运算与逻辑运算
2-26
统计运算与自定义运算
2-27
Pandas画图
2-28
csv文件的读取与存储
2-29
hdf5文件的读取与存储
2-30
json文件的读取与存储
2-31
第三天总结
数据处理进阶
3-1
第四天上节回顾
3-2
第四天今日安排
3-3
处理np.nan类型的缺失值
3-4
处理其他标记的缺失值
3-5
数据离散化
3-6
按方向合并pd.concat()
3-7
按索引合并pd.merge()
3-8
交叉表与透视表
3-9
分组与聚合
3-10
综合案例
3-11
总结
学生反馈
5.0
课程评分根据各个学生的评分和各种其他因素(如评分时间和可读性)计算得出,以确保评分公平准确地反映课程质量。
课程评分
100%
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讲师介绍
流芳
别懈怠