數據挖掘實驗用python

① python數據挖掘工具包有什麼優缺點

【導讀】python數據挖掘工具包就是scikit-learn，scikit-learn是一個基於NumPy, SciPy,
Matplotlib的開源機器學習工具包，主要涵蓋分類，回歸和聚類演算法，例如SVM，
邏輯回歸，樸素貝葉斯，隨機森林，k-means等演算法，代碼和文檔都非常不錯，在許多Python項目中都有應用。

優點：

1、文檔齊全：官方文檔齊全，更新及時。

2、介面易用：針對所有演算法提供了一致的介面調用規則，不管是KNN、K-Means還是PCA.

3、演算法全面：涵蓋主流機器學習任務的演算法，包括回歸演算法、分類演算法、聚類分析、數據降維處理等。

缺點：

缺點是scikit-learn不支持分布式計算，不適合用來處理超大型數據。

Pandas是一個強大的時間序列數據處理工具包，Pandas是基於Numpy構建的，比Numpy的使用更簡單。最初開發的目的是為了分析財經數據，現在已經廣泛應用在Python數據分析領域中。Pandas，最基礎的數據結構是Series，用它來表達一行數據，可以理解為一維的數組。另一個關鍵的數據結構為DataFrame，它表示的是二維數組

Pandas是基於NumPy和Matplotlib開發的，主要用於數據分析和數據可視化，它的數據結構DataFrame和R語言里的data.frame很像，特別是對於時間序列數據有自己的一套分析機制。有一本書《Python
for Data Analysis》，作者是Pandas的主力開發，依次介紹了iPython, NumPy,
Pandas里的相關功能，數據可視化，數據清洗和加工，時間數據處理等，案例包括金融股票數據挖掘等，相當不錯。

Mlpy是基於NumPy/SciPy的Python機器學習模塊，它是Cython的擴展應用。

關於python數據挖掘工具包的優缺點，就給大家介紹到這里了，scikit-learn提供了一致的調用介面。它基於Numpy和scipy等Python數值計算庫，提供了高效的演算法實現，所以想要學習python，以上的內容得學會。

② 用python做數據分析和數據挖掘用哪個IDE比較好

推薦使用
ipython和jupyter組合。下載安裝這個就行.集成包.數據分析的絕大部分包都有集成.而且自帶python環境與編譯器。地址：https://www.continuum.io/downloads/。具體使用請搜索：anaconda
3
如果你需要的僅僅是一款編譯器：推薦pycharm。可以搜一下

③ python 鏁版嵁鎸栨帢闇瑕佺敤鍝浜涘簱鍜屽伐鍏鳳紵

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④ python 數據挖掘需要用哪些庫和工具

python 數據挖掘常用的庫太多了！主要分為以下幾大類：
第一數據獲取：request,BeautifulSoup
第二基本數學庫：numpy
第三 資料庫出路 pymongo
第四 圖形可視化 matplotlib
第五 樹分析基本的庫 pandas

數據挖掘一般是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中信息的過程。數據挖掘本質上像是機器學習和人工智慧的基礎，它的主要目的是從各種各樣的數據來源中，提取出超集的信息，然後將這些信息合並讓你發現你從來沒有想到過的模式和內在關系。這就意味著，數據挖掘不是一種用來證明假說的方法，而是用來構建各種各樣的假說的方法。

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