数据分析与机器学习介绍

数据分析与机器学习

课程概述

• 数据分析
  • 数据采集
  • 数据清洗
  • 数据规约
  • 数据预处理
  • 可视化
  • 数据分析报告
  • 特征工程
• 机器学习
  • 回归
  • 分类
  • 聚类
• 深度学习
  • 神经网络(CNN)
• 数学基础
  • 高等数学
  • 概率
  • 线性代数

今天的课程内容

• jupyter的具体使用
• markdown的使用
• latex的使用
• python代码

jupyter的使用

jupyter的安装

• python环境的安装
  • 直接安装python(从官网下载)
  • anaconda(大蟒蛇,python数据分析全家桶)
  • pypy(python高效能解释器)
  • docker(虚拟化技术)
• 安装jupyter

  pip install jupyter -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
  

• 如果安装过anaconda不用再执行pip安装
• 按照如下方法校验安装结果

  #打开cmd，执行
  jupyter notebook
  

• 可能出现的问题
  • jupyter命令找不到(解决:使用windows全局搜索,找到jupyter.exe,添加入环境变量)
  • 执行jupyter notebook 浏览器没有自动打开
    • 没有设置默认浏览器
    • 防火墙阻止打开浏览器(手工粘贴启动提示中带token的地址)

jupyter的使用

• 什么是jupyter

  1. 一个能够在网页运行python代码的环境，能够帮我们保留中间运行结果，便于数据分析。
  2. CS模式，可以运行在服务器上

• 基本使用

  • esc键进入命令状态(左边指示条蓝色)
  • 回车或者鼠标左键进入编辑状态(左边指示条绿色)
  • shift+enter 执行(渲染)当前单元格，并且进入下一个单元格
  • h(全屏快捷键帮助)
  • b(在当前单元格下，添加一个单元格)
  • dd(删除当前单元格)
  • x(剪切当前单元格)
  • v(粘贴当前单元格)
  • m(markdown状态)
  • y(python代码状态)
  • l(显示行号)

• 注意事项

  • 不要在两个编辑器中同时打开jupyter文件

身高	体重	年龄
170	100	21
175	120	22

latext基本功能演示

代码的写法

import numpy as np

使用tab键，可以自动完成

np.abs(-10)