Python 数据挖掘与机器学习实战 (26):Python 语言简介 2.1.2

阅读数:1 2020 年 1 月 8 日 20:58

Python数据挖掘与机器学习实战(26):Python语言简介 2.1.2

(安装 Spyder)

内容简介
本书作为数据挖掘和机器学习的读物,基于真实数据集进行案例实战,使用 Python 数据科学库,从数据预处理开始一步步介绍数据建模和数据挖掘的过程。书中主要介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法,通过循序渐进地讲解算法,带领读者轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式,呈现了如何使用逻辑回归进行环境数据检测,如何使用 HMM 进行中文分词,如何利用卷积神经网络识别雷达剖面图,如何使用循环神经网络构建聊天机器人,如何使用朴素贝叶斯算法进行破产预测,如何使用 DCGAN 网络进行人脸生成等。本书也涉及神经网络、在线学习、强化学习、深度学习和大数据处理等内容。
本书以人工智能主流编程语言 Python 3 版作为数据分析与挖掘实战的应用工具,从 Pyhton 的基础语法开始,陆续介绍了 NumPy 数值计算、Pandas 数据处理、Matplotlib 数据可视化、爬虫和 Sklearn 数据挖掘等内容。全书共涵盖 16 个常用的数据挖掘算法和机器学习实战项目。通过学习本书内容,读者可以掌握数据分析与挖掘的理论知识及实战技能。
本书内容丰富,讲解由浅入深,特别适合对数据挖掘和机器学习算法感兴趣的读者阅读,也适合需要系统掌握深度学习的开发人员阅读,还适合 Python 程序员及人工智能领域的开发人员阅读。编程爱好者、高校师生及培训机构的学员也可以将本书作为兴趣读物或教材使用。

Spyder 是 Python 的作者为 Python 开发的一个简单的集成开发环境。和其他的 Python 开发环境相比,Spyder 的最大优点就是模仿 MATLAB 的“工作空间”的功能,可以很方便地观察和修改数组的值。

在“开始”菜单中打开 Anaconda3(64-bit),单击 Anaconda Navigator,进入集成环境。首先选择 Environments,然后选择 All,最后输入 spyder,勾选 spyder 复选框进行安装即可,如图 2-4 所示。

Python数据挖掘与机器学习实战(26):Python语言简介 2.1.2

图 2-4 安装 Spyder

此时在“开始”菜单中打开 Anaconda3(64-bit),单击 Spyder,即可进入编辑环境。Spyder 界面如图 2-5 所示。

Python数据挖掘与机器学习实战(26):Python语言简介 2.1.2

图 2-5 Spyder 界面

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