CPython数据分析与机器学习入门
2025-04-15 21:36:13 0 举报AI智能生成
CPython数据分析与机器学习入门
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大纲/内容
Python基础
变量和数据类型
整型、浮点型、字符串、布尔型
列表、元组、字典、集合
控制结构
条件语句：if、elif、else
循环语句：for、while
函数定义与使用
参数类型：必需参数、关键字参数、默认参数、可变参数
匿名函数：lambda表达式
模块和包
导入模块：import、from...import
创建和使用包
数据处理
NumPy库
数组创建和属性
ndarray对象的创建、数据类型、维度、形状
数组操作
索引、切片、拼接、分割
数学函数
通用函数（ufuncs）、聚合函数
Pandas库
Series和DataFrame
创建、索引、数据选择
数据清洗
缺失值处理、数据过滤、数据转换
数据合并与重塑
concat、merge、pivot、stack/unstack
数据可视化
Matplotlib库
基础图表绘制
折线图、柱状图、散点图、饼图
图表定制
标题、标签、图例、颜色、样式
Seaborn库
统计图表
分布图、分类图、回归图
高级图表定制
主题、调色板、样式定制
机器学习基础
Scikit-learn库
监督学习
分类算法：决策树、随机森林、支持向量机
回归算法：线性回归、岭回归、Lasso回归
无监督学习
聚类算法：K-means、层次聚类
降维算法：主成分分析（PCA）、t-SNE
模型评估与选择
交叉验证
K折交叉验证、留一交叉验证
性能指标
准确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值
项目实践
数据获取
网络爬虫
requests库、BeautifulSoup库
公共数据集
Kaggle、UCI机器学习库
数据预处理
特征工程
特征选择、特征提取、特征构造
数据标准化
标准化、归一化
模型训练与调优
超参数调优
网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化
模型持久化
保存模型：pickle、joblib
加载模型：pickle、joblib
结果展示与分析
结果可视化
图表展示、热力图、箱型图
报告撰写
Jupyter Notebook、LaTeX、Markdown
深入学习资源
在线课程与教程
Coursera、edX、Udemy
官方文档、GitHub项目
书籍推荐
《Python数据科学手册》
《机器学习实战》
社区与论坛
Stack Overflow、Reddit、GitHub
本地Python用户组（Python User Group）
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