python数据可视化、数据挖掘、机器学习、深度学习 常用库、IDE等
一、可视化方法
- 条形图
- 饼图
- 箱线图(箱型图)
- 气泡图
- 直方图
- 核密度估计(KDE)图
- 线面图
- 网络图
- 散点图
- 树状图
- 小提琴图
- 方形图
- 三维图
二、交互式工具
- Ipython、Ipython notebook
- Plotly
三、Python IDE类型
- PyCharm,指定了基于Java Swing的用户界面
- PyDev,基于SWT的用户界面(适用Eclipse)
- IEP(Interactive Editor for Pyhton),交互式编辑器
- Enthought中的Canopy:以PyQt为基础
- Continuum Analytics中Spyder的Anaconda发行版:以PyQt为基础
四、交互式可视化软件包
- D3.js
- Bokeh
- VisPy
- Wakari
- Ashiba
五、统计与数据挖掘算法
1)分类问题
- logistic回归
- 决策树:ID3、C4.5、CART---分类
- SVM支持向量机---监督学习、统计分类、回归分析
- boosting方法:AdaBoost
- KNN(K-邻近算法)
- 贝叶斯分类器、朴素贝叶斯
- 自举汇聚法(bootstrap aggregating)(bagging方法)
- 随机森林
2)其他问题
- HMM-隐马尔可夫模型
- Viterbi-维特比算法
- k-means(K-均值)---聚类算法
- 主成分分析(PCA)
- 最大期望(EM)算法
- PageRank
- LDA主题模型
- HMM-隐马尔可夫模型
六、深度学习
- CNN卷积神经网络
- RNN循环神经网络
七、图模型/网络模型展示
- igraph
- NetworkX
- Graph-tool
- Bio---生物信息学
作者:萌萌的美男子
出处:http://www.cnblogs.com/ivan-count/
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