机械学习—零基础学习日志（Python做数据分析01）

现在开始使用Python尝试做数据分析。具体参考的网址链接放在了文章末尾。

重要的Python库

NumPy

• 快速高效的多维数组对象ndarray。

• 用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数。

• 用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具。

• 线性代数运算、傅里叶变换，以及随机数生成。

pandas

pandas提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数。自从2010年出现以来，它助使Python成为强大而高效的数据分析环境。

pandas兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库（如SQL）灵活的数据处理功能。

matplotlib

matplotlib是最流行的用于绘制图表和其它二维数据可视化的Python库。它最初由John D.Hunter（JDH）创建，目前由一个庞大的开发团队维护。它非常适合创建出版物上用的图表。虽然还有其它的Python可视化库，matplotlib却是使用最广泛的，并且它和其它生态工具配合也非常完美。我认为，可以使用它作为默认的可视化工具。

SciPy

• scipy.integrate：数值积分例程和微分方程求解器。
• scipy.linalg：扩展了由numpy.linalg提供的线性代数例程和矩阵分解功能。
• scipy.optimize：函数优化器（最小化器）以及根查找算法。
• scipy.signal：信号处理工具。
• scipy.sparse：稀疏矩阵和稀疏线性系统求解器。
• scipy.special：SPECFUN（这是一个实现了许多常用数学函数（如伽玛函数）的Fortran库）的包装器。
• scipy.stats：标准连续和离散概率分布（如密度函数、采样器、连续分布函数等）、各种统计检验方法，以及更好的描述统计法。

scikit-learn

• 分类：SVM、近邻、随机森林、逻辑回归等等。
• 回归：Lasso、岭回归等等。
• 聚类：k-均值、谱聚类等等。
• 降维：PCA、特征选择、矩阵分解等等。
• 选型：网格搜索、交叉验证、度量。
• 预处理：特征提取、标准化。

statsmodels

• 回归模型：线性回归，广义线性模型，健壮线性模型，线性混合效应模型等等。
• 方差分析（ANOVA）。
• 时间序列分析：AR，ARMA，ARIMA，VAR和其它模型。
• 非参数方法： 核密度估计，核回归。
• 统计模型结果可视化。

重点参考来源：