Python极简讲义:一本书入门数据分析与机器学习(纠斜+书签)(张玉宏)

书: https://pan.baidu.com/s/1o53U8DJYBlzPKes4X47C8Q?pwd=ymj8
笔记如下:

  1. “数据分析的核心流程:数据采集→清洗→探索→建模→可视化,Python是贯穿全流程的瑞士军刀。”
  2. “Pandas的DataFrame是二维表的终极解决方案,df.describe()三秒掌握数据分布。”
  3. “数据清洗四板斧:dropna()去空值、fillna()填充、drop_duplicates()去重、astype()类型转换。”
  4. “Matplotlib可视化黄金口诀:plt.figure()创建画布→plt.plot()绘图→plt.xlabel()加标签→plt.show()展示。”
  5. “Scikit-learn的fit()predict()是机器学习通用接口,记住‘先训练,后预测’。”
  6. “特征工程决定模型上限:归一化(MinMaxScaler)、标准化(StandardScaler)、独热编码(OneHotEncoder)。”
  7. “分类问题评估看混淆矩阵(confusion_matrix),回归问题看均方误差(mean_squared_error)。”
  8. “K折交叉验证(KFold)防止模型过拟合,cross_val_score一键评估泛化能力。”
  9. “决策树的可视化:export_graphviz生成树图,max_depth控制深度防过拟合。”
  10. “随机森林(RandomForestClassifier)是‘群体智慧’,通过n_estimators调节树的数量。”
  11. “K均值聚类(KMeans)的肘部法则:inertia_下降拐点即最佳K值。”
  12. “PCA降维:n_components=2将高维数据压缩到二维,便于可视化。”
  13. “神经网络的入门代码:Sequential()堆叠层,Dense()全连接,relu激活函数。”
  14. “Numpy的广播机制(Broadcasting)实现数组高效运算,避免低效循环。”
  15. seaborn.heatmap()一键绘制相关性矩阵,pairplot()展示特征间关系。”
  16. “时间序列分析:pd.to_datetime()转换时间列,rolling(7).mean()计算7天滑动平均。”
  17. “XGBoost的三大参数:learning_rate(学习率)、max_depth(深度)、n_estimators(树数量)。”
  18. “模型部署:用pickle保存训练好的模型,joblib加速大模型序列化。”
  19. “机器学习黄金定律:‘数据和特征决定了模型上限,算法和调参只是逼近这个上限’。”
  20. “避免掉坑:先跑通基线模型(如逻辑回归),再尝试复杂模型(如深度学习)。”

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