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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; 原创视频(5); 学习人数：130 学习难度：初级更新时间：2020-06-06收藏

数据挖掘基础(黑马程序员)

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。

课程目录共：3章 60节

图形绘制：Matplotlib

1-1环境搭建

1-2JupyterNotebook介绍

1-3快速上手JupyterNotebook

1-4Matplotlib介绍

1-5快速上手Matplotlib

1-6Matplotlib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

Numpy和pandas

2-1上节回顾

2-2今日目标

2-4ndarray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

2-14IO操作与数据处理

2-15第二天总结

2-17第三天上节回顾

2-18Pandas介绍

2-19DataFrame属性和方法

2-20DataFrame索引设置

2-21MultiIndex与Panel

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

2-27Pandas画图

2-28csv文件的读取与存储

2-29hdf5文件的读取与存储

2-30json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

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